이것저것 잡동사니

커널밀도추정(KDE)은 이산적인 데이터를 사용해 연속적인 밀도함수(density function)를 추정하는 것이다. 간단하게는 히스토그램을 매끄러운 곡선으로 근사한 그래프를 만드는 것이다. 신호 처리나 경제 분야에서는 Parzen-Rosenblatt window method라고 부르기도 한다. 히스토그램과 동일한 값(데이터) 분포에서 랜덤한 값을 뽑아냈을 때, 특정 값이 나올 확률을 추정한 것이다. 히스토그램과 형태는 비슷하지만 $y$축 스케일이 다른 것을 확인할 수 있다. (확률은 0~1 사이의 값이기 때문) 이산적인 데이터로 밀도함수를 추정하는 방법에는 parametric 방법과 non-parametric 방법이 있다. Parametric 밀도 추정 방법은 밀도 함수의 기본적인 틀이 이미 정해진..