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我正在尝试做的是，我正在尝试使用内核密度函数计算Home Range。因为我的数据集很大，所以我尝试将数据集一分为二。当我尝试使用kernelUD函数时，我没有遇到任何计算问题。当我试图得到95%的人力资源时，它给了我错误。You should rerun kernelUD with a larger extent parameter 所以我搜索了这个问题，找到了一个解决方案。现在，我使用给定的点网格传递了网格函数，
浏览 22提问于2020-10-05得票数 0
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我正在试验处理R中重叠的方法，我想尝试的一件事是绘制单个点，但根据其邻域的密度对它们进行着色。为了做到这一点，我需要计算每个点的2D核密度估计。然而，标准的核密度估计函数似乎都是基于网格的。有没有一个函数可以在我指定的特定点处计算2D核密度估计？我可以想象这样一个函数，它以x和y向量为参数，并返回一个密度估计向量。
浏览 2提问于2013-04-25得票数 15
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所以，我想做的是我想要模拟总共250.000次观测的数据，按照经验数据(离散数据)导出的核密度估计值分配一个连续(非整数)值，原始值从-5到+5不等。下面是我想要使用的分布图。谢谢，我希望你们能帮我解决这个问题。
浏览 2提问于2016-09-26得票数 3
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我用函数来估计2D中的核密度。不过，我对这个函数的参数有点困惑。
N:在n个网格上计算密度的n的大小(默认为2^8)"MIN_XY，MAX_XY:计算密度的包围盒
浏览 2提问于2015-09-23得票数 1
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在Matlab中，我很难计算由核密度估计(KDE)产生的二维轮廓面积。我有三个变量：我运行代码这就产生了附加的情节。对于每一个10个等高线水平，我想计算面积。我已经在其他一些平台上这样做了，比如R，但是在Matlab中找出正确的方法/语法是有困难的。C
浏览 2提问于2013-11-18得票数 4
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我使用this从Seaborn.Distplot中提取绘图数据。令人惊讶的是，直方图和KDE都返回不同的x轴值。首先，实用的问题是，这两个x轴是如何组合在同一个图中的？第二，理论上，问题是为什么垃圾箱不匹配-两个密度不应该用相同的底层垃圾箱创建吗？
浏览 29提问于2020-06-12得票数 0
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我在matlab中有一个关于多元核密度的问题，这是我第一次使用它。我最初想做的是(如果我能精细的话)对给定卷的多元函数进行三重积分。但是does密度函数只返回密度估计，而不返回该函数。我以为有一种从密度<e
浏览 9提问于2022-04-06得票数 0
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R中二维核密度估计的混淆
、、、、
核密度估计器用于估计特定的概率密度函数(参考文献见和 )。
我的困惑是kde2d()到底是做什么的？在下面的例子中，它估计了两个随机变量f(a，b)的联合分布概率密度函数吗？这颜色是什么意思？
浏览 4提问于2016-08-04得票数 2
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我需要在java中开发一个2d核密度估计来给出一些空间点。它将计算离散的2dKDE，并在地理地图上绘制密度图。为此，我建议使用高斯核或四次核。我读过一些关于这方面的论文，可以在上找到。
浏览 1提问于2012-12-05得票数 0
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目前，我正在使用多元核密度估计来估计水文数据集的概率密度函数(PDF)。正如Sharma (2000和2014年)所概述的那样，我最熟悉使用高斯核进行的核密度估计(其中内核带宽是使用高斯参考规则(GRR)设置的)。GRR的编写如下(Sharma，2000年)：在核的lambda_ref = GRR带宽中，n是样本大小，d是我们用于密度估计的数据集的维数。，我的问题是：我
浏览 4提问于2015-07-18得票数 2
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似乎有大量的信息和工具可用于实现标准的多元或单变量核密度估计。然而，我目前使用的离散地理数据特别稀少，而且倾向于聚集在人口密度高的地区。也就是说，我在地图上有一些点(经度和纬度)，我想估计给定点的概率密度，但我需要对人口密度进行某种程度的正常化。从四周看，似乎解决这类问题的适当方法是为核估计实现某种最近邻自适应带宽。
浏览 8提问于2015-07-17得票数 9
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我正在使用R编程语言。我在这里学习本教程，在R：中制作3d内核密度图library(plotly)
谢谢
浏览 2提问于2021-02-01得票数 0
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我有一个点，我想保证(/approximate)熵(密度熵)。只有当我给点云中的每个点分配一个概率时，才能计算出熵。做这件事的常见方法是什么？我的一个想法是使用核密度估计(Wiki)计算密度：是否有一种通用的方法，还是应该只使用kde？
浏览 4提问于2017-09-30得票数 6
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我已经使用以下代码在R中计算了一个3列矩阵的核密度：x<-ss[,1]z<-ss[,3]ssmat<-matrix(ssdata,,3)plot(rp)
我现在需要的是最大核密度点的(x，y，z)坐标。根据在上提供的答案，我
浏览 0提问于2015-07-30得票数 0
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我使用核密度估计来计算项目发生的概率密度函数。
使用这个输出，我想找到所有的局部极小值和准则。我对不同的局部-min/max提取方法感兴趣。
浏览 0提问于2020-01-15得票数 3
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我使用MASS软件包中的kde2d函数，为数据集中的每一对数值列生成2D核密度分布。这需要以下参数：其中n是“每个方向上的网格点的数量。可以是标量或长度为-2的整数向量”。我想为每一对柱优化网格的尺寸。当时，我使用的是10x10的固定尺寸。有没有人知道优化网格大小的公式，这样我就可以为每一对列生成最佳密度估计？
谢谢
浏览 0提问于2016-10-24得票数 0
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这样做的方法之一是集成一个核密度估计器，得到一个核分布估计器。为了获得一个函数，我使用了来自kde包的"kerdiest"函数。
问题是我必须指定一个对结果有很大影响的网格。默认的网格选择会导致一个与经验分布函数图明显不同的图形(见图；白点代表经验的c.d.f.)。我可以提取网格值，这样内核估计器和ecdf就会重合，但我不明白它是如何工作的。那么，什么是网格，它应该如何选择呢？还有其他方法可以得到分布函数的
浏览 0提问于2019-08-21得票数 0
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我目前正在使用多元概率分布(MATLAB函数)，但我有一个问题来阻碍我。任何帮助都是非常感谢的，棒子。
浏览 0提问于2018-10-01得票数 0
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