בסטטיסטיקה, הערכת צפיפות ליבה היא דרך לא פרמטרית להעריך את פונקציית צפיפות ההסתברות של משתנה אקראי. הערכת צפיפות הליבה היא בעיית החלקת נתונים בסיסית שבה מסקנות לגבי האוכלוסייה מבוססות על מדגם נתונים סופי.
איך מחשבים את צפיפות הגרעין?
הערכת צפיפות ליבה (KDE)
זה מוערך פשוט על ידי הוספת ערכי הליבה (K) מכל Xj בהתייחס לטבלה לעיל, KDE עבור מערך הנתונים כולו מתקבל על ידי הוספת כל ערכי השורות. לאחר מכן הסכום מנורמל על ידי חלוקת מספר נקודות הנתונים, שהוא שש בדוגמה זו.
מהו גרעין באומדן צפיפות ליבה?
בעוד שהיסטוגרמה סופרת את מספר נקודות הנתונים באזורים קצת שרירותיים, אומדן צפיפות הגרעין הוא פונקציה המוגדרת כסכום של פונקציית גרעין בכל נקודת נתוניםפונקציית הקרנל מציגה בדרך כלל את המאפיינים הבאים: סימטריה כך ש-K (u)=K (− u).
למה אנחנו משתמשים בהערכת צפיפות גרעין?
הערכת צפיפות ליבה היא טכניקה להערכת פונקציית צפיפות ההסתברות שהיא חובה המאפשרת למשתמש לנתח טוב יותר את התפלגות ההסתברות הנחקרת מאשר בעת שימוש בהיסטוגרמה מסורתית.
מהי אומדן צפיפות הגרעין של גאוס?
החלקה השמאלית התחתונה מציגה אומדן צפיפות גרעין גאוס, שבו כל נקודה תורמת עקומה גאוסית לסך הכל התוצאה היא אומדן צפיפות חלקה הנגזרת מה- נתונים, ומתפקד כמודל לא פרמטרי רב עוצמה של התפלגות הנקודות.
