Page 175 - 6734

scipy.stats.kde – ядрова оцінка густини розподілу
Ядрова оцінка густини розподілу – це непараметричний метод
оцінки функції густини випадкової величини за вибіркою [2, 17].
Задається формулою

де – значення незалежних і однаково-розподілених випадкових
величин; h – параметр згладжування; K – статистичне ядро –
симетрична, але не обов’язково додатна функція з інтегралом
рівним одиниці. У прикладі використовується Гаусове ядро:

import numpy as np
from scipy.stats import kde
import matplotlib.pyplot as plt
x1 = np.random.normal(0, 3, 50) # вибірка з
нормального розподілу розміром 50, m=0, std=3
x2 = np.random.normal(4, 1, 50) # вибірка з
нормального розподілу розміром 50, m=4, std=1
x = np.concatenate([x1,x2]) # об'єднати дані
density = kde.gaussian_kde(x, bw_method=None) #
функція щільності. Можна також визначити свій метод
згладжування bw_method. Може бути багатовимірна.
xgrid = np.linspace(x.min(), x.max(), 100)
plt.hist(x, bins=8, normed=True, color='y') #
гістограма
plt.plot(xgrid, density(xgrid), 'k-') # функція
щільності
plt.xlabel('x');plt.ylabel('y');plt.grid();plt.show()

174