কার্নেল ডেনসিটি এস্টিমেশন এবং ডিস্ট্রিবিউশন টেস্টিং (KDE)
কার্নেল ডেনসিটি এস্টিমেশন (Kernel Density Estimation) হলো একটি ননপ্যারামেট্রিক পদ্ধতি যা কোনো প্যারামেট্রিক ডিস্ট্রিবিউশনের অনুমান ছাড়াই প্রতিটি পর্যবেক্ষণের উপর একটি মসৃণ কার্নেল ফাংশন বসিয়ে একটি অবিচ্ছিন্ন সম্ভাব্যতা ঘনত্ব (continuous probability density) অনুমান করে। এটি ১৯৫৬ সালে রোজেনব্ল্যাট (Rosenblatt) এবং ১৯৮৬ সালে সিলভারম্যানের (Silverman) পাঠ্যপুস্তকের মাধ্যমে পরিচিতি লাভ করে এবং এটি অনুমিত ঘনত্বের উপর ভিত্তি করে ডিস্ট্রিবিউশন-তুলনা পরীক্ষাগুলিকেও সমর্থন করে।
পুরো পদ্ধতিটি পড়ুন
এই অংশটি পড়তে বিনামূল্যের অ্যাকাউন্ট দিয়ে সাইন ইন করুন।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
উৎস
- Rosenblatt, M. (1956). Remarks on Some Nonparametric Estimates of a Density Function. Annals of Mathematical Statistics, 27(3), 832-837. DOI: 10.1214/aoms/1177728190 ↗
- Silverman, B. W. (1986). Density Estimation for Statistics and Data Analysis. Chapman & Hall / CRC Press. ISBN: 978-0412246203
এই পৃষ্ঠা কীভাবে উদ্ধৃত করবেন
ScholarGate. (2026, June 1). Kernel Density Estimation and Distribution Testing (KDE). ScholarGate. https://scholargate.app/bn/statistics/kernel-density-test
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- অ্যান্ডারসন-ডার্লিং স্বাভাবিকতা পরীক্ষাপরিসংখ্যান↔ compare
- লিলিফোর্স পরীক্ষা (স্বাভাবিকতার জন্য)পরিসংখ্যান↔ compare
- মুড-এর মধ্যক পরীক্ষাপরিসংখ্যান↔ compare
- কোয়ান্টাইল রিগ্রেশনঅর্থমিতি↔ compare
যেখানে উদ্ধৃত
এই পৃষ্ঠায় কোনো ত্রুটি চোখে পড়েছে? জানান বা সংশোধনের প্রস্তাব দিন →