近岸带波高与周期分布的核密度估计.pdf

非参数核密度估计在收益率分布建模中的改进.docx 非参数核密度估计在收益率分布建模中的改进一、传统非参数核密度估计的局限性（一）带宽选择的敏感性非参数核密度估计（KernelDensityEstimation,KDE）的核心参数是带宽（Bandwidth），其选择直接影响估计精度。研究表明，当收益率数据存在尖峰厚尾特征时，固定带宽可能导致过度平滑或欠平滑问题。例如，Silverman（1986）的“经验法则”在高波动市场中的表现显著下降，误差率可达到30%以上（Jonesetal.,1996）。（二）边界偏差问题金融收益率常呈现非对称分布，尤其在极端尾部区域，传统KDE因核函数的对称性假设导致边界偏差。实证数据显示，标准正态核在估计

2025-06-08 约2.02千字 3页立即下载

非参数密度估计课件.ppt 非參數密度估計根據從一個總體中抽出的樣本去估計總體分佈的密度函數，在應用上有重要的意義。設是從具有未知密度的一組簡單樣本，需要根據這些樣本對總體密度函數進行估計。最古老的方法是直方圖。引例美國黃石國家公園有一個間歇式噴泉，它的噴發很有規律，大約66分鐘噴發一次，但實際上從33分鐘到148分鐘之間變化。水柱高度可達150英尺。由於其噴發保持較明顯的規律性，人們稱之為老忠實（OldFaithful）。人們想知道間隔時間的密度函數。x=read.table(d:/R數據/faithful.txt,header=T)head(x)eruptionswaiting13.6007921.8005433.3

2025-03-30 约1.93千字 25页立即下载

非参数回归的核密度估计实现.pdf 非非参参数数回回归归的的核核密密度度估估计计实实现现方方法法及及技技术术细细节节 1.非非参参数数回回归归与与核核密密度度估估计计的的基基本本概概念念非参数回归是一种无需预函数形式的统计建模方法，其核心思想是通过数据本身的结构估计自变量（X）与因变量（Y）之间的关系。与参数回归（如线性回归）不同，非参数回归不假模型的具体数学形式（如线性、多项式等），而是通过局部加权或核函数的方式捕捉数据中的复杂模式。 核密度估计（KernelDensityEstimation,KDE）是一种非参数概率密度估计方法，常用于估计随机变量的分布。其核心原理是通过在数据点周围放置核函数（如高斯核、Epanec

2025-03-24 约3.92千字 3页立即下载

kde 核密度估计的收敛条件.doc kde核密度估计的收敛条件一、什么是kde核密度估计我们先来说说核密度估计。简单来讲，它是一种用来估计概率密度函数的方法。我们有一堆数据点，就像散落在地上的石子。核密度估计呢，就是要找出这些石子分布的一种规律，也就是一种密度的情况。它通过在每个数据点周围放置一个“小山峰”，这些“小山峰”就是核函数。然后把这些“小山峰”叠加起来，就得到了一个大概的密度形状。这就像是把每个石子周围都堆起一点土，最后看整个地面的高低起伏，高的地方就表示数据比较密集，低的地方就表示数据比较稀疏。 核密度估计在很多方面都有用处。比如说，在统计分析里，如果我们想知道某个地区人口的年龄分布情况，就可以用核密度估计。它不

2025-02-16 约2.13千字 4页立即下载

Dirichlet+函数的零点密度估计.pdf 第卷第期河南大学学报（自然科学版） 4/ * UG + 4/ :G +* 年月（） */// 2 VG=#DI GH A’DID BDN’#J(

2018-04-19 约7.27万字 10页立即下载

隐含风险中性密度估计.pdf 隐隐含含风风险险中中性性密密度度估估计计的的理理论论、、方方法法与与应应用用一一、、风风险险中中性性密密度度的的基基本本概概念念与与理理论论背背景景隐含风险中性密度（ImpliedRisk-NeutralDensity，简称RND）衍生品定价理论中的核心概念，它反映了市场对未来资产价格分布的预期。在无套利假设下，风险中性测度（Risk-NeutralMeasure）将标的资产价格的动态过程转化为一个鞅过程，使得所有衍生品的价格等于其未来收益的折现期望值。风险中性密度即为此测度下标的资产价格在特定时点的概率分布函数。 1.1风风险险中中性性定定价价的的数数学学框框架架根据第一基本定理，

2025-03-21 约3.23千字 2页立即下载

维核密度估计试验-Xueyayang.PDF 2维核密度估计实验 June10,2014 1 问题讲解２维的核密度估计实验，以及需要注意的地方。文章基于scipy包的文档1上的例子写就。 2 解答 2.1 准备数据 • 样本值：分别从２个一维高斯分布中抽样，经过加减运算，再当作二维空间的与。 • 位置点：从二维平面一个方形区域等间隔采点，作

2018-02-16 约5.31千字 6页立即下载

contingent kernel density estimation或有核密度估计.pdf Contingent Kernel Density Estimation 1 1 1,2 Scott Fortmann-Roe *, Richard Starfield , Wayne M. Getz 1 Department of Environmental Science, Policy and Management, University of California, Berkele

2017-09-09 约7.28万字 10页立即下载

一种人群密度估计方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113361374 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110613051.1 (22)申请日 2021.06.02 (71)申请人燕山

2023-06-17 约1.32万字 13页立即下载

基于Matlab功率谱密度估计方法.doc 基于Matlab功率谱密度估计方法要在实际情况下, 许多平稳信号无法导出数学表达式, 要准确获取这些信号的功率谱密度存在一定的困难。根据维纳辛钦 (Wiener Khintchine)定理,提出一种基于Matlab编程实现这类信号的功率谱密度的估计方法。通过仿真实验表明, 该方法简单易行,准确性较高。关键词平稳信号功率谱密度估计方法Estimation Method for Power Spectral Density of Stationary Signals Abstract In practice m any mathematical expressions can no t be

2017-07-08 约6.65千字 10页立即下载

核密度估计的实现和简单应用.doc 福州大学数学与计算机科学学院2008级数学与应用数学专业应用统计分析方向--应用数学实习 1．实习日记 2．实习作业 3．实习总结 4. 成绩评定班级: 应数（2）班姓名: 唐昌宏学号: 030801218 指导老师: 吕书龙实习地点: 福州大学实习日期: 2011.6.27~2011.7.8 实习日记 2011.6.27 星期一

2017-05-27 约字 12页立即下载

功率谱密度估计方法的MATLAB实现..doc 功率谱密度估计方法的MATLAB实现在应用数学和物理学中，谱密度、功率谱密度和能量谱密度是一个用于信号的通用概念，它表示每赫兹的功率、每赫兹的能量这样的物理量纲。在物理学中，信号通常是波的形式，例如电磁波、随机振动或者声波。当波的频谱密度乘以一个适当的系数后将得到每单位频率波携带的功率，这被称为信号的功率谱密度（power spectral density, PSD）或者谱功率分布（spectral power distribution, SPD）。功率谱密度的单位通常用每赫兹的瓦特数（W/Hz）表示，或者使用波长而不是频率，即每纳米的瓦特数（W/nm）来表示。信号的功率谱密度当且仅当

2016-12-27 约4.54千字 13页立即下载

模式识别(第章密度估计).ppt 第3章概率密度函数的估计 3.5 总体分布的非参数估计参数估计方法：要求已知分布的具体形式实际情况可能是：不知道分布的形式或者不是典型的分布形式估计分布的非参数方法：直接从样本估计总体分布的方法 3.5.1 基本原理 3.5.2 Parzen窗法 3.5.3 kN 近邻法 3.5.1 基本原理假设可以使用无限多样本，从理论上分析公式的性质 3.5.2 Parzen窗法 1 Parzen窗估计的基本概念 2 估计量 p^N(x) 为概率密度的条件 3 窗函数的选择 4 窗宽对估计量的影响 5 估计量的性质 1 Parzen窗估计的概念 2 估计量是密度函数的条件 3 窗函数

2017-03-24 约3.6千字 59页立即下载

智能监控：人群密度分析_（6）.人群计数与密度估计.docx PAGE1 PAGE1 人群计数与密度估计 引言人群计数与密度估计是智能监控系统中的一个重要模块，主要用于实时监控和分析特定区域的人群数量和分布情况。这一技术在多种应用场景中具有重要价值，如公共场所的安全管理、交通流量分析、商业场所的客流统计等。通过准确的计数和密度估计，系统可以及时发现异常情况，提供预警和决策支持。 1.基本概念 1.1人群计数人群计数是指通过图像或视频数据，计算出特定区域内的人数。这一过程通常涉及图像处理和机器学习技术，通过对图像中的行人进行检测和跟踪，最终得出人数统计结果。 1.2人群密度估计 人群密度估计是指在特定区域内，估计每单位面积的人数。这一技术不仅提供了人数

2025-04-03 约1.2万字 22页立即下载

一种基于核密度估计的空间聚类算法.docx 一种基于核密度估计的空间聚类算法基于核密度估计（KernelDensityEstimation,KDE）的空间聚类算法是一种结合了密度估计与聚类思想的方法，特别适用于发现数据集中任意形状的簇。这类算法通常依赖于对数据点周围密度的高斯核函数估计，然后根据密度分布来识别高密度区域（即簇）和低密度区域（即噪声或簇间的间隔）。 1.核密度估计 核密度估计是一种非参数方法，用于估计随机变量的概率密度函数。给定数据集X={x1?,x2?,...,xn?}，数据点x处的核密度估计值为： f^?(x)=nhd1?∑i=1n?K(hx?xi??) 其中，K(?)是核函数（如高斯核），h是带宽参数，d是数据的维

2025-02-12 约小于1千字 3页立即下载