Dalam statistik, estimasi kepadatan kernel adalah cara non-parametrik untuk memperkirakan fungsi kepadatan probabilitas dari variabel acak. Estimasi kepadatan kernel adalah masalah pemulusan data mendasar di mana kesimpulan tentang populasi dibuat, berdasarkan sampel data yang terbatas.
Bagaimana cara menghitung kepadatan kernel?
Kernel Density Estimation (KDE)
Diperkirakan secara sederhana dengan menambahkan nilai kernel (K) dari semua Xj Dengan mengacu pada tabel di atas, KDE untuk seluruh kumpulan data diperoleh dengan menambahkan semua nilai baris. Jumlah tersebut kemudian dinormalisasi dengan membagi jumlah titik data, yaitu enam dalam contoh ini.
Apa yang dimaksud dengan kernel dalam estimasi kepadatan kernel?
Sementara histogram menghitung jumlah titik data di wilayah yang agak arbitrer, estimasi kepadatan kernel adalah fungsi yang didefinisikan sebagai jumlah fungsi kernel pada setiap titik dataFungsi kernel biasanya menunjukkan properti berikut: Simetri sedemikian rupa sehingga K (u)=K (− u).
Mengapa kita menggunakan estimasi kepadatan kernel?
Estimasi kepadatan kernel adalah teknik untuk estimasi fungsi kepadatan probabilitas yang harus dimiliki yang memungkinkan pengguna untuk menganalisis distribusi probabilitas yang dipelajari dengan lebih baik daripada saat menggunakan histogram tradisional.
Apa yang dimaksud dengan estimasi kepadatan kernel Gaussian?
Plot kanan bawah menunjukkan estimasi kepadatan kernel Gaussian, di mana setiap titik menyumbangkan kurva Gaussian ke total Hasilnya adalah estimasi kepadatan halus yang diturunkan dari data, dan berfungsi sebagai model distribusi titik non-parametrik yang kuat.
