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核密度估计是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一,由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(1962)提出,又名Parzen窗(Parzen window).
        假设我们有n个数X1-Xn,:
                                                                  
 其中N(x,z)为正太分布的概率密度函数,z为设定的参数.
       (1)基本原理:
       ,我们可以认为这个数的概率密度很比大,和这个数比较近的数的概率密度也会比较大,,针对观察中的第一个数,我们都可以f(x-xi),,某些数反之,则可以取加权平均.
      (2)存在的问题:
      我感觉这种方法会存在一个问题.
      [0,1]之间的均匀分布的数有1000w个,.[-1,0]和[1,2],我还没有想或者看明白.
      我也是初看核密度估计,有不对的地方,欢迎大牛拍砖.
kernel density estimation是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一,由Rosenblatt (1955)和Emanuel Parzen(1962)提出,又名Parzen窗(Parzen window).Ruppert和Cline基于数据集密度函数聚类算法提出修订的核密度估计方法.
核密度估计在估计边界区域的时候会出现边界效应.
在单变量核密度估计的基础上,,可以建立不同的风险价值的预测模型.

  
[1]
,人们假定数据分布符合某种特定的性态,如线性、可化线性或指数性态等,然后在目标函数族中寻找特定的解,,人们需要假定作为判别依据的、,参数模型的这种基本假定与实际的物理模型之间常常存在较大的差距,,Rosenblatt和Parzen提出了非参数估计方法,,对数据分布不附加任何假定,是一种从数据样本本身出发研究数据分布特征的方法,因而,在统计学理论和应用领域均受到高度的重视.