Discussione sull’articolo "La stima kernel di densità della funzione di densità di probabilità"
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Il nuovo articolo La stima kernel di densità della funzione di densità di probabilità è stato pubblicato:
L'articolo tratta la creazione di un programma che consenta di stimare la densità kernel della funzione di densità di probabilità incognita. Il metodo di stima kernel di densità è stato scelto per eseguire l'attività. L'articolo contiene i codici sorgente dell'implementazione del software del metodo, esempi del suo utilizzo e illustrazioni.
La Fig.1 mostra i grafici di stima della densità per la sequenza avente la legge di distribuzione normale e vari valori dell'intervallo h.
Le stime vengono eseguite utilizzando la classe CDens descritta sopra. I grafici sono stati costruiti sotto forma di pagine HTML. Il metodo per costruire tali grafici sarà presentato alla fine dell'articolo. La creazione di grafici e diagrammi in formato HTML si trova in [9].
Fig.1. Stima della densità per vari valori dell'intervallo h
La Fig.1 mostra anche la vera curva di densità della distribuzione normale (distribuzione gaussiana) insieme a tre stime della densità. Si può facilmente vedere che il risultato più appropriato della stima è stato ottenuto con h=0.22 in quel caso. In altri due casi si osservano "oversmoothing" e "undersmoothing" definiti.
La figura 1 mostra chiaramente l'importanza della corretta selezione dell'intervallo h durante l'uso della stima kernel di densità. Nel caso in cui il valore di h sia stato scelto in modo errato, una stima sarà notevolmente spostata rispetto alla densità reale o notevolmente dispersa.
Autore: Victor