Sé que hay al menos dos enfoques para no paramétrica de la curva de estimación: núcleo y base ortogonal.
¿Cuáles son sus ventajas y desventajas respecto a cada uno de los otros?
Y ¿cuáles son los típicos escenarios de aplicación de cada enfoque?
Podría alguien dar esperemos que no sea demasiado larga explicación?
Ambos (así como otros scatter-plot asfixia, tales como estrías y sus generalizaciones) puede ser visto como la minimización de la adaptación de error (sujeto a una restricción de suavizado) de las proyecciones de los datos a diferentes normas.
Encontrará una explicación precisa de las diferencias entre los dos en las páginas 11-15 de
disponible ungated aquí
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