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Smoothing del kernel gaussiano
ksmooth(vx, vy, b) - Restituisce un vettore di medie locali ponderate degli elementi di vy, utilizzando un kernel gaussiano con larghezza di banda b. Pertanto, gli elementi di vy dopo lo smoothing sono dati da:
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dove
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La funzione ksmooth è utile soprattutto quando i dati si trovano in una banda di larghezza relativamente costante. La larghezza di banda è in genere un multiplo della distanza tra i punti dati sull'asse x, a seconda del grado di smoothing desiderato.
Per lo stesso tipo di dati, lo smoothing è migliore con un tipo di algoritmo rispetto a un altro. È possibile confrontare questo metodo con lo smoothing della mediana o lo smoothing dei minimi quadrati localizzati. Anche la tecnica di regressione polinomiale loess costituisce uno smoother efficace.
Argomenti
vx è un vettore di numeri reali con elementi in ordine crescente.
vy è un vettore di numeri reali con la stessa lunghezza di vx.
b è la larghezza di banda della finestra di smoothing.
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