Плътност Kernel Оценка е статистически метод за представяне на набор от данни. Свързани с хистограми , Kernel Density Оценка предлага начин да изчислите разпределението на дадена променлива в населението . Методът е относително сложна , но резултатите за визуална интерпретация на вероятната променлива плътност , с други думи , на честотата, с която променливата се появява в една популация. Използва

Kernel оценки Density за оценка форма на функцията на плътност . Функция на плътността показва честотата , с която дадена променлива се появява в случайна извадка на населението . Kernel Density оценката на се счита за не- параметричен метод. В статистиката , има параметрични и непараметрични методи. Параметрични методи правят повече предположения , отколкото непараметрични такива. Не са необходими никакви предположения за разпределение , средства , или стандартни отклонения в непараметрични статистически данни. Например , ако искате да знаете дали десета тест в една класна стая ще има по-висок резултат от първия девет , в параметричната разсъждения вие ще трябва да знаете средната и стандартното отклонение за получаване на отговор. В непараметричния мотиви , просто знаейки броя на тест е достатъчно да знаем, последния тест има 10 процента шанс да бъде над предишните резултати .

Kernel

Kernel Density оценката на има два основни компонента: ядрото и на честотната лента . Ядрото е функцията на плътност. Има шест общи видове функции плътност в непараметрични статистически данни : нормална, единни , триъгълни , Epanechnikov , Quartic , triweight и косинус . Всяка от тези функции се използва за оценка на честотата на случайна променлива в една популация.