Regression model
कर्नेल घनत्व आकलन एवं वितरण परीक्षण (KDE)
कर्नेल घनत्व आकलन (KDE) एक गैर-प्राचलिक विधि है जो किसी भी प्राचलिक वितरण की धारणा बनाए बिना, प्रत्येक अवलोकन पर एक चिकना कर्नेल फलन रखकर एक सतत प्रायिकता घनत्व का आकलन करती है। यह रोसेनब्लैट (1956) और सिल्वरमैन (1986) के पाठ्यपुस्तक उपचार से उत्पन्न हुई है, और यह अनुमानित घनत्वों पर आधारित वितरण-तुलना परीक्षणों का भी समर्थन करती है।
पूरी विधि पढ़ें
केवल सदस्यों के लिए
साइन इन करेंयह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
स्रोत
- 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
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 1). Kernel Density Estimation and Distribution Testing (KDE). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/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.
- एंडरसन-डार्लिंग नॉर्मेलिटी टेस्टसांख्यिकी↔ compare
- लिलिएफ़ोर्स परीक्षण (Lilliefors Test) सामान्यता के लिएसांख्यिकी↔ compare
- मूड का माध्यिका परीक्षणसांख्यिकी↔ compare
- क्वांटाइल रिग्रेशनअर्थमिति↔ compare