kernel-density

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こんにちは、すべて。だから私はこれがかなり基本的でなければならないことを知っていますが、あなたが知っているいくつかのサンプルデータのpdfをプロットするための適切で正確な方法は何ですか？ rnorm()またはrexp()を使用して生成した場合のように、私が尋ねる理由は、私は多くの人がdensity()を使用する知っているのであり、そしてそのplot()に入力が、density()機能が正確である

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ガウスプロセスにおけるカーネル関数

ガウスプロセスでカーネルが与えられた場合、最初にサンプリングすることなく、前の分布から引き出される関数の形状を知ることは可能ですか？

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可変基底グリッドを持つカーネル密度推定器からシミュレート

私は、カーネル密度を推定することによって経験的確率分布を作成するために使用しているデータセットを持っています。今はMASSパッケージのRのkde2dを使用しています。確率分布を推定した後、私はsampleを使用して、x軸に沿った2次元分布のスライスからサンプリングします。私はhereとよく似たsampleを使用します。サンプルコードは、この library(MASS) set.seed(123)

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2D濃度コンタープロットでヒストグラムの代わりにKDEをプロットする

こんにちはすべて：私はプロットを使って2D濃度コンタープロットでhistogramsの代わりにkernel densityを描きたいと思います。誰も助けてくれませんか？以下は私のデータとコードです。あなたはカーネル密度推定値を生成する density機能を使用してから、次のように線グラフとしてこれらをプロットすることができ g <-c("Pla", "Ond","Gra", "Dol","Tro

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パンダ - テキストとデータのフィルタリング

私たちはPythonでいくつかのパンダをフィルタリングする方法を学んだので、パブリックデータセットでこれを試してみると思いました。（http://data.wa.aemo.com.au/#stem-bids-and-offers）私はこれに8月のデータを使用しました。私が設定した挑戦は、$/MWh> 0でのみフィルタリングすることでしたが、それは単価でなければなりませんでした。 np.log

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3Dカーネル密度からのポイント値の推定と抽出R

R文書linkの次のコードから、データの元々の点ごとに単一の値（「密度」）を抽出する方法を理解したいと思いますフレームこれは、3D空間の「ポイント」密度を念頭に置いている新しいアプリケーションに新しい列を使用できるようにするためです。私はこのSOの問題：linkを見ましたが、そのコードは51のレイヤの行列を与えます。そして、代わりに150ポイントの値を取得する方法が固まっています。私の場合は

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「密度」オブジェクトをプロットする際の問題

densityオブジェクトをプロットしようとすると問題が発生します。例えば瞬間のために require(grDevices) set.seed(43) d0 = density(rexp(1e5,rate=1)) d1 = density(rexp(1e5,rate=1.8)) plot(d1, col="white", xlab = "x", ylab="Density", mai

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私のカーネル密度推定に使用されている各ガウスカーネルの帯域幅が私のx軸にどのくらい届くかを調べるには

私は連続関数を作成するために、300ポイントのバイナリデータ（xs = 300）にカーネル密度推定を適用しました。 density = gaussian_kde(plane_pos) density.covariance_factor = lambda : .05 density._compute_covariance() density_p = density(xs) 私は、帯域幅は、

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評価ポイントの多い2変量データのMatlabのksdensity

私は、カーネル密度のためにMatlabコードを実行しています。つまり、です。ここで、xは2列の2変量データです。結果の出力fは密度ベクトルであり、xiは30x30の評価ポイントのmeshgridです。以下のドキュメントを参照してください：Link。私はこのコードから受け取った評価ポイントの数を増やそうとしています。単変量データにのみ適用可能な'NumPoints'というドキュメントに記載されてい

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他のカーネル関数をパンダプロットに適用する

パンダのkdeプロットにどのような関数が使用されているかを知りたいと思います。また、パンダでkdeのカーネル機能を変更する方法も知りたい。 df.plot.kde(); 私はまだこの機能を研究していますが、デフォルトはガウス関数のように見えます。