WikiSort.ru - Не сортированное

ПОИСК ПО САЙТУ | о проекте

Ядром (англ. kernel) в статистике и эконометрике называют окно (весовую функцию). Байесовская, непараметрическая статистика и теория распознавания образов трактуют термин по-разному.

Непараметрическая статистика

В непараметрической статистике под ядром понимается весовая функция, используемая при оценке распределений и параметров (ядерная оценка плотности, ядерная регрессия). Ядра также применяются при анализе временных рядов. Ядерная оценка требует специфицировать ширину окна.

Определение

Неотрицательная вещественнозначная интегрируемая функция K называется ядром. В большинстве случаев желательно, чтобы функция удовлетворяла ещё двум требованиям:

  • Нормирование:
  • Симметрия:

Если функция обладает первым свойством, то результатом ядерной оценки плотности действительно будет плотность вероятности. Второе свойство гарантирует, что среднее значение распределения равно среднему использованной выборки.

Если функция K является ядром, то ядром будет и функция K*(u) = λKu) при λ > 0. Данный результат позволяет выбрать масштаб, подходящий для имеющихся данных.

Часто используемые ядерные функции

В практике распространены несколько типов ядер: равномерное, треугольное, Епанечниково[1], гауссово и проч.

Ниже дана таблица с перечнем часто используемых ядер. Если носитель ядра K ограничен, то для всех значений u вне носителя .

Ядерные функции, K(u) Эффективность[2] относительно Епанечникова ядра
Равномерное

Носитель:

    92.9%
Треугольное

Носитель:

    98.6%
Епанечниково

(параболическое)

Носитель:

    100%
Биквадратное

Носитель:

    99.4%
Триквадратное

Носитель:

    98.7%
Трикубическое

Носитель:

    99.8%
Гауссово     95.1%
Косинусоидальное

Носитель:

    99.9%
Логистическое     88.7%
Сигмоидальное     84.3%
Сильвермана[3]     не определена

Графики некоторых ядер

См. также

Примечания

  1. Epanechnikov, V. A. (1969). “Non-Parametric Estimation of a Multivariate Probability Density”. Theory Probab. Appl. 14 (1): 153—158. DOI:10.1137/1114019.
  2. Эффективность определена как .
  3. Silverman, B. W. Density Estimation for Statistics and Data Analysis. — Chapman and Hall, London, 1986.

Литература

  • Li, Qi. Nonparametric Econometrics: Theory and Practice. — Princeton University Press, 2007.
  • Comaniciu, D; Meer, P (2002). “Mean shift: A robust approach toward feature space analysis”. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 24 (5): 603—619. CiteSeerX 10.1.1.76.8968. DOI:10.1109/34.1000236.

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 .




Текст в блоке "Читать" взят с сайта "Википедия" и доступен по лицензии Creative Commons Attribution-ShareAlike; в отдельных случаях могут действовать дополнительные условия.

Другой контент может иметь иную лицензию. Перед использованием материалов сайта WikiSort.ru внимательно изучите правила лицензирования конкретных элементов наполнения сайта.

2019-2025
WikiSort.ru - проект по пересортировке и дополнению контента Википедии