Метод KDE более чувствителен к мультимодальности - PullRequest
0 голосов
/ 21 марта 2019

Я использую функцию scipsy stats.gaussian_kde () для получения оценки PDF для выборки данных.

В документах Сципи четко указано:

"The estimation works best for a unimodal distribution; bimodal or multi-modal distributions tend to be oversmoothed."

Есть ли способ, который может быть более чувствительным к скачкам частоты, который не требует ручной настройки полосы пропускания?

Мое предположение состоит в том, что, поскольку он не параметрический, гауссовский KDE не принимает форму распределения - хотя, тем не менее, он вынужден принимать нормальность.

...