La elección de un ancho de banda para los estimadores de densidad de kernel

Question

Para univariante de densidad de kernel estimadores (KDE), yo uso Silverman de la regla de cálculo de $h$:

\begin{ecuación} 0.9 \min(sd, IQR/1.34)\times n^{-0.2} \end{ecuación}

¿Cuáles son las reglas estándar para multivariante de KDE (suponiendo un núcleo Normal).

Answer 1

Para un univariante de KDE, es mejor usar algo distinto de Silverman de la regla que se basa en una aproximación normal. Una excelente enfoque es el Sheather-Jones método fácil de implementar en R; por ejemplo,

plot(density(precip, bw="SJ"))

La situación multivariante de KDE no está tan bien estudiado, y las herramientas no son tan maduros. En lugar de un ancho de banda, usted necesita un ancho de banda de la matriz. Para simplificar el problema, la mayoría de la gente asume que una matriz diagonal, aunque esto no puede conducir a los mejores resultados. El ks paquete en R proporciona algunas herramientas muy útiles, incluida la de permitir una completa (no necesariamente en diagonal) ancho de banda de la matriz.