Archivo:Kernel density estimation, comparison between rule of thumb and solve-the-equation bandwidth.png

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Kernel_density_estimation,_comparison_between_rule_of_thumb_and_solve-the-equation_bandwidth.png (733 × 561 píxeles; tamaño de archivo: 28 kB; tipo MIME: image/png)

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Resumen

Descripción
Fecha
Fuente
 Este diagrama fue creado con MATLAB.
Autor Kernel estimator
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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

Licencia

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Creative Commons CC-Zero Este archivo está disponible bajo la licencia Dedicación de Dominio Público CC0 1.0 Dedicación a Dominio Público Universal de Creative Commons.
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Fecha y hora Dimensiones Usuario Comentario
15:47, 19 April 2016 733 × 561 (28,809 bytes) w:en:Kernel estimator (discusión | contribs.) author: kernel estimator source: created by kernel estimator using the Matlab code on Wikipedia URL: N/A

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actual21:39 26 oct 2018Miniatura de la versión del 21:39 26 oct 2018733 × 561 (28 kB)wikimediacommons>JumpowTransferred from en.wikipedia: see original upload log above

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