นี่อาจเป็นคำถามที่ไร้เดียงสา แต่นี่จะไป หากฉันมีชุดข้อมูลเชิงประจักษ์และปรับความหนาแน่นของเคอร์เนลให้เหมาะสมจากนั้นรับค่าเดี่ยวใหม่ซึ่งอาจมาจากกระบวนการเดียวกันซึ่งสร้างชุดข้อมูลดั้งเดิมฉันสามารถกำหนดความน่าจะเป็นที่ค่าใหม่นี้เป็นของชุดได้หรือไม่ / ประมวลผลโดยอ่านค่าออกจากแกน y ที่ค่าใหม่บนแกน x ตัดกันเส้นความหนาแน่นเคอร์เนลและหารด้วยพื้นที่ใต้เส้นความหนาแน่น?
คำตอบ:
ไม่ฉันไม่กลัว estimand หนาแน่นเคอร์เนลเป็นฟังก์ชั่นความหนาแน่นของความน่าจะเป็น Y -value คือการประมาณการของความหนาแน่นของความน่าจะเป็นที่ค่าของที่xดังนั้นพื้นที่ใต้เส้นโค้งระหว่างx 1และ x 2ประมาณการน่าจะเป็นของตัวแปรสุ่มX ตกระหว่างx 1และ x 2 , สมมติว่าXถูกสร้างขึ้นโดยกระบวนการเดียวกับที่สร้างข้อมูลที่คุณป้อนลงในการประมาณการความหนาแน่นของเคอร์เนล การประมาณความหนาแน่นของเคอร์เนลไม่ได้บอกอะไรเกี่ยวกับความน่าจะเป็นที่ค่าใหม่ถูกสร้างขึ้นโดยกระบวนการเดียวกัน