Перейти на страницу файла на Викискладе

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

Материал из Википедии — свободной энциклопедии
Перейти к навигации Перейти к поиску

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:
Creative Commons CC-Zero 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, 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

Краткие подписи

Добавьте однострочное описание того, что собой представляет этот файл

Элементы, изображённые на этом файле

изображённый объект

История файла

Нажмите на дату/время, чтобы посмотреть файл, который был загружен в тот момент.

Дата/времяМиниатюраРазмерыУчастникПримечание
текущий20:39, 26 октября 2018Миниатюра для версии от 20:39, 26 октября 2018733 × 561 (28 КБ)JumpowTransferred from en.wikipedia: see original upload log above

Следующая страница использует этот файл:

Глобальное использование файла

Данный файл используется в следующих вики:

Метаданные