Tetthetsestimering
Tetthetsestimering er en gren av statistikk som har som mål å avlede sannsynlighetstettheten til en tilfeldig variabel basert på observerte data. Tettheten beskriver hvordan sannsynlighetene fordeler seg over verdier og gir et fullstendig bilde av fordelingen uten å anta en spesifikk form.
Det skiller mellom parametiske metoder, som antar at dataene følger en kjent fordeling (for eksempel normalfordeling
Den mest kjente ikke-parametriske metoden er kernel-tetthetsestimering (KDE). Her estimeres tettheten ved å summere glidende kjerner
Multivariat tetthetsestimering utvider konseptet til flere variabler, men møter den såkalte “curse of dimensionality”. Metoder inkluderer
Bandwidth-valg er sentralt: regler som Silvermans regel og data-drevne kryssvalideringsmetoder brukes for å oppnå balanse mellom