Файл:Kernel density estimation, comparison between rule of thumb and solve-the-equation bandwidth.png
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Нет версии с бо́льшим разрешением.
Kernel_density_estimation,_comparison_between_rule_of_thumb_and_solve-the-equation_bandwidth.png (733 × 561 пкс, размер файла: 28 КБ, MIME-тип: image/png)
Краткое описание
| Описание | |
| Дата | |
| Источник |
 Это diagram было создано с помощью MATLAB. |
| Автор | Kernel estimator |
|
Этот график желательно воссоздать или аккуратно преобразовать в векторный формат SVG. Это даёт несколько преимуществ, прочитать о которых подробнее вы можете на странице Commons:Media for cleanup. Если вам уже сейчас доступна векторная версия данного изображения, загрузите её, пожалуйста, а затем замените этот шаблон на следующий: {{Vector version available|Имя загруженного файла.svg}}.
|
The Matlab script for this example uses kde.m and is given below.
% Data
randn('seed',1) % Used for reproducibility
data = [randn(100,1)-10; randn(100,1)+10]; % Two Normals mixed
% True
phi = @(x) exp(-.5*x.^2)/sqrt(2*pi); % Normal Density
tpdf = @(x) phi(x+10)/2+phi(x-10)/2; % True Density
% Kernel
h = std(data)*(4/3/numel(data))^(1/5); % Bandwidth estimated by Silverman's Rule of Thumb
kernel = @(x) mean(phi((x-data)/h)/h); % Kernel Density
kpdf = @(x) arrayfun(kernel,x); % Elementwise application
% Plot
figure(2), clf, hold on
x = linspace(-25,+25,1000); % Linear Space
plot(x,tpdf(x)) % Plot True Density
plot(x,kpdf(x)) % Plot Kernel Density with Silverman's Rule of Thumb
kde(data) % Plot Kernel Density with Solve-the-Equation Bandwidth
#The same code with R language
#` Data
set.seed(1) #Used for reproducibility
data = c(rnorm(100,-10,1),rnorm(100,10,1)) #Two Normals mixed
#` True
phi = function(x) exp(-.5*x^2)/sqrt(2*pi) #Normal Density
tpdf = function(x) phi(x+10)/2+phi(x-10)/2 #True Density
#` Kernel
h = sd(data)*(4/3/length(data))^(1/5) #Bandwidth estimated by Silverman's Rule of Thumb
Kernel2 = function(x) mean(phi((x-data)/h)/h) #Kernel Density
kpdf = function(x) sapply(x,Kernel2) #Elementwise application
#` Plot
x=seq(-25,25,length=1000) #Linear Space
plot(x,tpdf(x),type="l",ylim=c(0,0.23),col="red") #Plot True Density
par(new=T)
plot(x,kpdf(x),type="l",ylim=c(0,0.23),xlab="",ylab="",axes=F) #Plot Kernel Density with Silverman's Rule of Thumb
Лицензирование
User:Kernel estimator, владелец авторских прав на это произведение, добровольно публикует его на условиях следующей лицензии:
 
|
Этот файл доступен на условиях Creative Commons CC0 1.0 Универсальной передачи в общественное достояние (Universal Public Domain Dedication). |
| Лица, связанные с работой над этим произведением, решили передать данное произведение в общественное достояние, отказавшись от всех прав на произведение по всему миру в рамках закона об авторских правах (а также связанных и смежных прав), в той степени, которую допускает закон. Вы можете копировать, изменять, распространять и исполнять данное произведение в любых целях, в том числе в коммерческих, без получения на это разрешения автора.
|
Исходный журнал загрузок
Перенесено с en.wikipedia на Викисклад при помощи For the Common Good.
Первоначальная страница описания находилась здесь. Все нижеперечисленные имена участников относятся к en.wikipedia.
| Дата/время | Размеры | Участник | Примечание |
|---|---|---|---|
| 15:47, 19 April 2016 | 733 × 561 (28,809 bytes) | w:en:Kernel estimator (обсуждение | вклад) | author: kernel estimator source: created by kernel estimator using the Matlab code on Wikipedia URL: N/A |
История файла
Нажмите на дату/время, чтобы увидеть версию файла от того времени.
| Дата/время | Миниатюра | Размеры | Участник | Примечание | |
|---|---|---|---|---|---|
| текущий | 21:39, 26 октября 2018 | | 733 × 561 (28 КБ) | wikimediacommons>Jumpow | Transferred from en.wikipedia: see original upload log above |
Использование файла
Нет страниц, использующих этот файл.
