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Regression modelGIS / spatial

Stima della Densità del Kernel Locale

La Stima della Densità del Kernel Locale (Local KDE) è un metodo spaziale non parametrico che stima la densità di eventi puntuali in ogni località applicando una funzione kernel con una larghezza di banda spazialmente adattiva. A differenza della KDE globale, che utilizza una larghezza di banda fissa per l'intera area di studio, la Local KDE adatta la finestra di smoothing in base alla densità locale dei dati, catturando clustering su piccola scala dove gli eventi sono scarsi o concentrati.

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Fonti

  1. Silverman, B. W. (1986). Density Estimation for Statistics and Data Analysis. Chapman and Hall, London. ISBN: 978-0412246203
  2. Diggle, P. J. (1985). A kernel method for smoothing point process data. Journal of the Royal Statistical Society: Series C (Applied Statistics), 34(2), 138-147. link

Come citare questa pagina

ScholarGate. (2026, June 3). Local Kernel Density Estimation. ScholarGate. https://scholargate.app/it/spatial-analysis/local-kernel-density-estimation

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Citato da

ScholarGateLocal Kernel Density Estimation (Local Kernel Density Estimation). Consultato il 2026-06-15 da https://scholargate.app/it/spatial-analysis/local-kernel-density-estimation · Insieme di dati: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026