核密度估计

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如何计算在某一个点处的核密度估计值
在R中density函数
在我的例子中
density(data)
结果：
  x                 y            
Min.   :-2.8740   Min.   :0.0001349  
1st Qu.:-1.1622   1st Qu.:0.0240028  
Median : 0.5495   Median :0.0951087  
Mean   : 0.5495   Mean   :0.1459037  
3rd Qu.: 2.2613   3rd Qu.:0.2796734  
Max.   : 3.9730   Max.   :0.3794529  

它是默认512个点计算的
但我只有170个点，density（data，170）
得到170个x，好像得到的x，并不是计算data处的密度
想知道这几个点的密度值，如何得到，是否还要自己编程

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关键词：核密度估计 核密度 Density median Media 如何

试试这个：

den <- density(data)
den$y
den$x

怪了怪 发表于 2015-4-24 11:08
试试这个：

den

你好，好像不是我要的
data: 向量178×1
den <- density(data)
den$y的答案是522个
den$x也是522个

qdBazinga 发表于 2015-4-24 15:07
你好，好像不是我要的
data: 向量178×1
den

den$和den$x的长度是density()里的默认参数决定的，需要多少你自己可以改。
如果我没搞错，你想要的是某几个点处的density值，你可以这样做：
在den$x中找到最接近你要的点的值：（假设是x=25，一个点）
t <- which.min(abs(den$x)-25))
den$y[t]

如果是我自己，我不会这么做。对我来说，density() 只适合用来绘图。如果要估计具体的点的核密度值，我会自己写一段非参的小程序。

希望有帮助。

怪了怪 发表于 2015-4-24 20:45
den$和den$x的长度是density()里的默认参数决定的，需要多少你自己可以改。
如果我没搞错，你想要的是某 ...

你好，感谢回复
我自己也写好了程序，但是带宽h如何选择呢，例如，我现在有130个点（data），来了一个新的点，计算该点的密度值，h的选择用density(data)$bw么

h的选择，基本就两个：一个是经验公式，如果你用Gaussian Kernel: h = 1.06*sd*n^(-1/5)；另一个就是用Cross-validation。

怪了怪 发表于 2015-4-24 20:45
den$和den$x的长度是density()里的默认参数决定的，需要多少你自己可以改。
如果我没搞错，你想要的是某 ...

如果要写程序来获取核密度值要用什么方法呢？
有没有什么方法可以在用了density()以后
给出数据点的值能得到核密度值，给出核密度值也能得到数据点的值
就像如果正态分布的话有pnorm和qnorm一样
请大神赐教，感激不尽

感谢楼上的回复，学到了很多。

怪了怪 发表于 2015-4-25 21:23
h的选择，基本就两个：一个是经验公式，如果你用Gaussian Kernel: h = 1.06*sd*n^(-1/5)；另一个就是用Cros ...

您好，请问经验公式中带宽确定需要用到的样本标准差是如何计算的呢（样本是经纬度数据的点数据）

怪了怪 发表于 2015-4-25 21:23
h的选择，基本就两个：一个是经验公式，如果你用Gaussian Kernel: h = 1.06*sd*n^(-1/5)；另一个就是用Cros ...

老师您好，我现在在做一个半参数估计的文章，在写代码的时候发现你说的带宽选择，“h的选择，基本就两个：一个是经验公式，如果你用Gaussian Kernel: h = 1.06*sd*n^(-1/5)；另一个就是用Cross-validation。”我对着部分比较迷惑，希望老师能告诉我这个 h = 1.06*sd*n^(-1/5)的出处，我好写如自己的论文之中，我的hedd10@163.com