Tag: kernel-density
kernel-Dichte-Schätzung ist eine nicht-parametrische Weise zur Schätzung der wahrscheinlichkeitsdichtefunktion einer Zufallsvariable.
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# data set.seed (123) xvar <- c(rnorm (1000, 50, 30), rnorm (1000, 40, 10), rnorm (1000, 70, 10)) yvar <- xvar + rnorm (length (xvar), 0, 20) myd <- data.frame (xvar, yvar) # density plot for xvar
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Ich versuche, die scipy.stats.gaussian_kde Klasse zu glätten einige diskrete Daten mit Längen-und Breitengrad, so zeigt es sich als etwas ähnliches wie eine Kontur Karte am Ende, wo die hohen dichten sind die Spitze und niedrigen dichten sind
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Ich versuche, mit SciPy ist gaussian_kde Funktion zur Schätzung der Dichte der multivariaten Daten. In meinem code unten habe ich Probe ein 3D-multivariate normal und passen die kernel-Dichte, aber ich bin mir nicht sicher, wie bewerten Sie
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Habe ich eine Liste der Zeiten in Tage und ich bin auf der Suche, um Sie anzuzeigen Jahren auf eine Dichte Handlung. Habe ich diese zwei Möglichkeiten - die änderung der Etiketten auf der x-Achse die Jahre
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Ich versuche, Dichte Schätzungen für das Protokoll der Aktienkurse in R. ich weiß, ich kann zeichnen Sie es mit plot(density(x)). Aber eigentlich möchte ich Werte für die Funktion. Ich versuche, die Implementierung der kernel-Dichte-Schätzung der Formel. Hier
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Möchte ich hinzufügen, Dichte-Kurve, Histogramm und culumative Histogramm, wie das - Hier ist, wie weit ich gehen kann: hist.cum <- function(x, plot=TRUE, ...){ h <- hist(x, plot=FALSE, ...) h$counts <- cumsum(h$counts) h$density <- cumsum(h$density) h$itensities <- cumsum(h$itensities)
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Ich habe einen großen Datensatz mit (x,y,z) - protein Positionen und möchte plot Bereichen der hohen Inanspruchnahme als heatmap. Idealerweise sollte die Ausgabe ähnlich Aussehen, um die volumetrische Visualisierung unten, aber ich bin mir nicht sicher, wie