1.02k likes | 1.19k Vues
EE-240/2009 Estimação Não-Paramétrica. Assumir uma certa distribuição (normal, exponencial, Weibull, etc.) Estimar os parâmetros da distribuição a partir das observações Utilizar a distribuição com os parâmetros estimados. Estimação Paramétrica. Densidade Normal. 30 observações. OK.
E N D
EE-240/2009 Estimação Não-Paramétrica
Assumir uma certa distribuição (normal, exponencial, Weibull, etc.) Estimar os parâmetros da distribuição a partir das observações Utilizar a distribuição com os parâmetros estimados. Estimação Paramétrica
OK Função densidade de probabilidade estimada (assumindo distribuição normal)
No Good! Função densidade de probabilidade estimada (assumindo distribuição normal)
Nãoassumir um tipo específico de distribuição a priori Estimar a densidade de probabilidade a partir das observações Utilizar a densidade de probabilidade estimada. Métodos não-paramétricos
Divisão do intervalo em 10 trechos 30 observações
“Kernel density estimation”: K(x) = Função kernel de “área unitária” h = Parâmetro de alargamento (suavização)
h=1 h=1 Kernel Retangular, h=1
h=1 Kernel Retangular, h=1
h=1 Kernel Retangular, h=1
h=1 Kernel Retangular, h=1
h=1 Kernel Retangular, h=1
h=1 Kernel Retangular, h=1
h=1 Kernel Retangular, h=1
h=1 Kernel Retangular, h=1
h=1 Kernel Retangular, h=1
h=1 Kernel Retangular, h=1
h=1 Kernel Retangular, h=1
h=2 Kernel Retangular, h=2