核密度估计

  • 怎么选核估计带宽?最佳方法及参数优化技巧?

    核密度估计(Kernel Density Estimation, KDE)作为非参数统计中的核心工具,通过将每个观测数据点视为概率质量中心,构建出平滑的密度函数。带宽(bandwidth)作为KDE中最重要的调节参数,直接决定了估计结果的准确性与可靠性。选择合适的带宽本质上是在偏差与方差之间寻找最佳平衡点:过小的带宽会导致密度曲线过度拟合噪声,产生大量虚假波…

    2025年11月21日
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