R dpik 選擇核密度估計的帶寬

說明

使用直接插件方法來選擇內核密度估計的帶寬。

用法

dpik(x, scalest = "minim", level = 2L, kernel = "normal",   
     canonical = FALSE, gridsize = 401L, range.x = range(x), 
     truncate = TRUE)

參數

x	包含要構建核密度估計的樣本的數值向量。
scalest	規模的估計。 "stdev" - 使用標準差。 使用 "iqr" - inter-quartile 範圍除以 1.349。 "minim" - 使用 "stdev" 和 "iqr" 中的最小值。
level	插件規則中使用的函數估計級別數。
kernel	決定平滑核的字符串。 kernel 可以是： "normal" - 高斯密度函數(默認)。 "box" - 一個矩形框。 "epanech" - 中心 beta(2,2) 密度。 "biweight" - 中心 beta(3,3) 密度。 "triweight" - 中心 beta(4,4) 密度。這可以縮寫為任何獨特的縮寫。
canonical	邏輯標誌：如果 TRUE ，則使用規範縮放的內核
gridsize	執行分箱以獲得核函數近似的等距點的數量。
range.x	包含用於計算估計值的 x 的最小值和最大值的向量。默認值是最小和最大數據值。
truncate	邏輯標誌：如果TRUE，則x值超出range.x指定範圍的數據將被忽略。

細節

使用直接插件方法，其中出現在漸近最優帶寬表達式中的未知函數被核估計替換。正態分布用於提供初始估計。

值

所選帶寬。

背景

這種選擇核密度估計帶寬的方法是由 Sheather 和 Jones (1991) 提出的，並在 Wand 和 Jones (1995) 的第 3.6 節中進行了說明。

例子

data(geyser, package="MASS")
x <- geyser$duration
h <- dpik(x)
est <- bkde(x, bandwidth=h)
plot(est,type="l")

參考

Sheather, S. J. and Jones, M. C. (1991). A reliable data-based bandwidth selection method for kernel density estimation. Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 53, 683-690.

Wand, M. P. and Jones, M. C. (1995). Kernel Smoothing. Chapman and Hall, London.

也可以看看

bkde , density , ksmooth