Ядерная регрессия (англ. kernel regression) — непараметрический статистический метод, позволяющий оценить условное математическое ожидание случайной величины. Его смысл заключается в поиске нелинейного отношения между парой случайных величин X и Y.
В любой непараметрической регрессии условное матожидание величины относительно величины можно записать так:
где — некая неизвестная функция.
Надарая и Уотсон одновременно (в 1964 году) предложили оценивать как локально взвешенное среднее, где веса определялись бы ядром[1][2][3].Оценка Надарая — Уотсона:
где — ядро с шириной окна . Знаменатель представляет собой весовой член с единичной суммой.
Находя ядерную оценку плотности для совместного распределения f(x,y) и распределения f(x) с ядром K,
,
,
получаем
это и есть оценка Надарая — Уотсона.
где
npreg
в пакете np способна построить ядерную регрессию[5][6].Данная страница на сайте WikiSort.ru содержит текст со страницы сайта "Википедия".
Если Вы хотите её отредактировать, то можете сделать это на странице редактирования в Википедии.
Если сделанные Вами правки не будут кем-нибудь удалены, то через несколько дней они появятся на сайте WikiSort.ru .