kernel-density

0зной

1ответ

Качественная оценка плотности ядра в питоне

У меня есть список координат широты и долготы и соответствующих значений силы принятого сигнала в каждой координате. Как бы я построил двумерную тепловую карту плотности ядра (kde) для этих уровней си

1зной

1ответ

Python fastKDE за пределами точек данных

Я пытаюсь использовать пакет fastKDE (https://pypi.python.org/pypi/fastkde/1.0.8), чтобы найти KDE точки в 2D-графике. Однако я хочу знать KDE за пределами точек данных и не могу понять, как это сдела

4зной

1ответ

Расчетная площадь под кривой оценки плотности, т. Е. Вероятность

У меня есть оценка плотности (с использованием функции density) для моих данных learningTime (см. Рисунок ниже), и мне нужно найти вероятность Pr(learningTime > c), т. Е. Площадь под кривой плотности

5зной

1ответ

Оценка распределения вероятности и выборки из нее в Julia

Я пытаюсь использовать Julia для оценки непрерывного одномерного распределения с использованием N наблюдаемых точек данных (хранимых в виде массива номеров Float64), а затем выборки из этого предполаг

0зной

1ответ

Определение местоположения режима определения плотности ядра для мультимодальных одномерных данных

Если у меня есть функция плотности, и я рисую ее с определенной шириной полосы, я визуально определяю, что существует 7 локальных максимумов. Я просто хотел бы знать, как строить отдельные распределен

0зной

1ответ

Оптимальный размер сетки для распределения плотности ядра 2D в R

Я создаю распределенные распределения плотности ядер для каждой пары числовых столбцов в наборе данных, используя функцию kde2d в пакете MASS. Это имеет следующие параметры: «Количество точек сетки в

0зной

1ответ

Ошибка: оператор *: nonconformant аргументы (op1 является RXC, op2 является RxC)

Я выполнил следующую функцию для оценки Parzen Density of a matrix, parzen.m function [retval] = parzen (matrix, dataPoint, variance) [r c] = size(matrix); A = ones(r, c)*dataPoint; sub