Kernel Estimator and Bandwidth Selection for Density and its Derivatives: The kedd Package

估计员 核密度估计 非参数统计 计算机科学 核(代数) 带宽(计算) R包 平滑的 概率密度函数 核更平滑 变核密度估计 算法 核方法 数学 统计 人工智能 离散数学 计算科学 支持向量机 计算机视觉 计算机网络 径向基函数核
作者
Arsalane Chouaib Guidoum
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:2
摘要

The kedd package providing additional smoothing techniques to the R statistical system. Although various packages on the Comprehensive R Archive Network (CRAN) provide functions useful to nonparametric statistics, kedd aims to serve as a central location for more specifically of a nonparametric functions and data sets. The current feature set of the package can be split in four main categories: compute the convolutions and derivatives of a kernel function, compute the kernel estimators for a density of probability and its derivatives, computing the bandwidth selectors with different methods, displaying the kernel estimators and selection functions of the bandwidth. Moreover, the package follows the general R philosophy of working with model objects. This means that instead of merely returning, say, a kernel estimator of rth derivative of a density, many functions will return an object containing, it's functions are S3 classes (S3method). The object can then be manipulated at one's will using various extraction, summary or plotting functions. Whenever possible, we develop a graphical user interface of the various functions of a coherent whole, to facilitate the use of this package.
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