問題タブ [kernel-density]

私は R でカーネル密度の見積もりを作成したいと考えており、さまざまなパッケージすべてに多少悩まされています。次のことができる必要があります。

1. 重みを指定する
2. 帯域幅サイズを指定する
3. ビンのサイズを指定

これについてどう思いますか？コード スニペットのボーナス ポイント。

クラスを使用してscipy.stats.gaussian_kde、緯度と経度の情報で収集された離散データを滑らかにしようとしているので、最終的には、高密度がピークで低密度が谷である等高線図に似たものとして表示されます。

2 次元のデータセットをgaussian_kdeクラスに入れるのに苦労しています。私はそれが1次元データでどのように機能するかを理解するために遊んだので、2次元は次のようなものになると思いました:

これは、 に 3 点あることを意味し[1.1, 1.1], [1.2, 1.2], [1.3, 1.3]ます。x軸とy軸の幅1を使用して、1から3までを使用してカーネル密度を推定したいと考えています。

gaussian_kde を作成すると、次のエラーが表示され続けます。

のソース コードをgaussian_kde調べてみると、データセットの意味と次元の計算方法がまったく異なることに気付きましたが、モジュールで多次元データがどのように機能するかを示すサンプル コードは見つかりませんでした。gaussian_kde多次元データを使用するいくつかのサンプル方法を教えてもらえますか?

このようなデータフレーム「foo」があります

このデータフレームに、対応するリターンの密度値を示す新しい列を追加したいと思います。私は試した：

しかし、うまくいきませんでした。各行に「関数」を適用するのは本当に難しいです。しかし、density() を使用しない別の方法があるのではないでしょうか?

私が本質的にやりたいことは、density() から foo の戻り値に適合した密度値を抽出することです。plot(density(foo$Return)) を実行すると曲線が得られますが、リターンに密度値を付けたいと思います。

@ヨリス：

何かを計算しますが、間違った密度値を返すようです。

助けてくれてありがとう！ダニ

私は実際にはRと統計の初心者です。このようなことをRで行うことができますか

2つのサンプル（2つのベクトル）の密度推定値を決定します。Rを使用してこれを行い、カーネル密度推定を使用して2つのサンプルの2つの密度曲線を取得しました。

とにかく、2つのサンプルの密度推定値がどれほど類似/非類似であるかを定量的に比較することはできますか？

どのデータサンプルが特定の分布と同様の分布を示しているかを調べようとしています。

私はR言語を使用しています...誰か助けてもらえますか..??

コンピュータ グラフィックス業界で使用されているこの高品質の KDE アルゴリズムがあるようですが、私が尋ねた人は皆、それが何であるかを教えてくれませんでした。http://en.wikipedia.org/wiki/Kernel_density_estimationを実装しましたが、ノイズは依然として大きな問題です。この「高品質の KDE」のレンダリングを見たことがありますが、出力は wikipedia で説明されている KDE アルゴリズムから得られるものよりもはるかに優れています。この高度に秘密主義の KDE アルゴリズムが何か知っている人はいますか?

使用されている標準 KDE のバリエーションの例として、flam3 プログラムがあります。これは、フラクタル フレーム レンダリングおよびアニメーション プログラムです。flam3 の問題は、レンダリングされた画像にノイズが含まれることです。別のフラクタル フレーム レンダリング プログラムである Chaotica は、この「高品質」の KDE アルゴリズムを使用してノイズを除去し、より高品質のレンダリングを生成します。Chaotica はオープン ソースではありませんが、密度推定アルゴリズムを必要とする同じフラクタル フレーム アルゴリズムを実装しています。また、Chaotica の作成者は、コンピュータ グラフィックス業界で使用されている別の KDE を使用していると述べています。

私は今Rでいくつかの問題を抱えています。

私が持っているもの：

• 各三角カーネルの最小値を持つベクトル
• 最大値を持つベクトル
• 「中間」点を持つベクトル (各三角形のピックがあるべき場所)

必要なもの:

• 密度推定 (三角形のカーネル ofc)

次と同じ結果を達成するための最良の方法は何ですか: log-pdf のカーネル推定

ベースグラフィックの代わりにggplot2を使用していますか? stat_densityファセットなどと組み合わせると物事がすぐに複雑になるので、似たようなものでやりたいと思います。

この形式の ksdensity 関数を MATLAB で使用しています。

[f,xi] = ksdensity(x)

ドキュメントには、「f は xi の点で評価された密度値のベクトルです。密度は、x のデータの範囲をカバーする等間隔の 100 個の点で評価されます。」

現在、私の xi 値は、x のデータよりもはるかに広い範囲をカバーしています。どうしてこれなの？

私のデータでは、

自分で xi 範囲を指定できることは知っていますが、デフォルトで x の最小値と最大値の間で等間隔に設定されていないのはなぜですか?

ヒストグラムのビンが x の範囲のみをカバーしている場合、ヒストグラム推定量とカーネル推定量を比較するのが難しくなりますが、ksdensity から指定されたテスト ポイントはこの範囲を超えています。

私は分布から来ていると仮定しているいくつかのデータを持っており、その分布を推定しようとしています。現在、R のパッケージKernSmoothと Gaussian カーネルを使用しており、パッケージのdpik()関数を使用して帯域幅を自動的に選択しています。（AMISEまたはソートを使用していると思います。より良い自動帯域幅選択プロセスがあれば教えてください）しかし、私が興味を持っているのは、分布の最高ピークに対応するx値を見つけることです. ..これは私には非常に単純なことのように思えますが、以前は些細なこととして後回しにしていましたが、フラストレーションがたまり、問題が発生しています。のbkde()KernSmooth の関数は、アルゴリズムが推定した分布をマッピングする (x,y) 座標のセットを返します。データを線形検索して最大のy値を見つけ、対応するx値を簡単に取得できることはわかっていますが、自動化されたプロセスで頻繁に呼び出される可能性のある関数を書いているので、非効率的な。bkde()多くの値を返すため、特に非効率的です。

私の他のアイデアは、それに曲線を当てはめて導関数を取り、それをゼロに設定しようとすることでしたが、それも非効率的なように思えます。たぶんdensity()、ここで使用するより良い機能でしょうか？

これに効率的な方法があれば教えてください...私は実際に見つけた分布について少し推論を行う予定です。両側のテールの特定のパーセンテージを切り取るカットオフ ポイント (つまり、信頼区間) を見つけて、期待値を見つけるなどです。私の漠然とした計画は、いくつかのモンテカルロ手法を使用するか、分布から引き出して、ブートストラップ手法を使用して領域のアイデアを得ることです。これらのいずれかを行うための方法に関するヘルプは大歓迎です。

双方向密度プロットをプロットする必要があります。次よりも良い方法があるかどうかはわかりません。

3つのタイプすべてを1つに結合したい（ggplotで双方向プロットを作成できるかどうかはわかりませんでした）。ソリューションがggplotであるか、ベースであるか、混合であるかについての傾向はありません。Rの堅牢性を考えると、これが実行可能なプロジェクトであることを願っています。私は個人的にggplot2を好みます。

注：このプロットの下の陰影は正しくありません。xvarおよびyvarグラフでは、赤は常に下に、緑は上にある必要があります。これは、xy密度プロットの影付きの領域に対応します。

編集：グラフの最終的な期待（非常に近い答えをくれたsethとjonに感謝します）（1）スペースと軸の目盛りラベルなどを削除してコンパクトにし
ます（2）グリッドの配置。ラベルとプロットのサイズは同じように見えます。