傅里叶的忧伤 2021-07-02 18:05 采纳率: 25%
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非参数估计中核密度法(Kernel/Parzen),如何对结果进行评价,类似拟合优度R方这种评价指标

求助,非参数估计中的核密度方法(Kernel法/Parzen窗法),输出的结果如何进行评价(类似于拟合优度R方这种),有什么评价指标或者评价方法吗

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  • 量化研究所 2023-02-14 17:20
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    在核密度估计中,常用的评价指标包括平均集成误差 (MISE)、平均偏差方 (AMISE)、交叉验证、似然比准则等等。

    其中,平均集成误差 (MISE) 衡量了核密度估计的精度,其值越小表示估计结果越准确。平均偏差方 (AMISE) 是一种更加详细的评价指标,它对于不同的核函数和带宽均适用,同时考虑了核函数对估计结果的影响。

    交叉验证方法可以用来确定最佳的带宽大小,其原理是将数据集分成训练集和测试集,用训练集估计密度,再用测试集评估估计值的准确性,不断调整带宽大小直到达到最优值。

    似然比准则则是一种基于统计推断的方法,它将估计的密度函数与已知概率密度函数进行比较,计算出一个似然比值,值越接近 1 表示估计结果越好。

    至于拟合优度 R 方,它主要用于评价线性回归模型的拟合程度,不适用于核密度估计。

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