পরিসংখ্যানে, কার্নেল ঘনত্ব অনুমান একটি র্যান্ডম ভেরিয়েবলের সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশন অনুমান করার একটি নন-প্যারামেট্রিক উপায়। কার্নেল ঘনত্ব অনুমান একটি মৌলিক ডেটা স্মুথিং সমস্যা যেখানে জনসংখ্যা সম্পর্কে অনুমান করা হয়, একটি সীমাবদ্ধ ডেটা নমুনার উপর ভিত্তি করে।
আপনি কিভাবে কার্নেলের ঘনত্ব গণনা করবেন?
কার্নেলের ঘনত্ব অনুমান (KDE)
এটি কেবলমাত্র সমস্ত Xj থেকে কার্নেল মান (K) যোগ করে অনুমান করা হয় উপরের টেবিলের রেফারেন্স সহ, KDE এর জন্য সমস্ত সারি মান যোগ করে পুরো ডেটা সেট পাওয়া যায়। তারপর যোগফলকে ডেটা পয়েন্টের সংখ্যা ভাগ করে স্বাভাবিক করা হয়, যা এই উদাহরণে ছয়।
কার্নেলের ঘনত্ব অনুমানে কার্নেল কী?
যখন একটি হিস্টোগ্রাম কিছুটা নির্বিচারে অঞ্চলে ডেটা পয়েন্টের সংখ্যা গণনা করে, একটি কার্নেল ঘনত্ব অনুমান হল একটি ফাংশন যা প্রতিটি ডেটা পয়েন্টে কার্নেল ফাংশনের যোগফল হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়কার্নেল ফাংশন সাধারণত নিম্নলিখিত বৈশিষ্ট্যগুলি প্রদর্শন করে: প্রতিসাম্য যেমন K (u)=K (−u).
কেন আমরা কার্নেল ঘনত্ব অনুমান ব্যবহার করি?
কার্নেল ঘনত্ব অনুমান হল সম্ভাব্যতা ঘনত্ব ফাংশন অনুমানের জন্য একটি কৌশল
গাউসিয়ান কার্নেল ঘনত্ব অনুমান কি?
নীচের ডানদিকের প্লটটি একটি গাউসিয়ান কার্নেল ঘনত্বের অনুমান দেখায়, যেখানে প্রতিটি বিন্দু একটি গাউসিয়ান বক্ররেখা যোগ করে মোট ফলাফলটি একটি মসৃণ ঘনত্বের অনুমান যা থেকে প্রাপ্ত ডেটা, এবং পয়েন্টের বন্টনের একটি শক্তিশালী নন-প্যারামেট্রিক মডেল হিসাবে কাজ করে।
