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== Définition ==
== Définition ==
En statistique, l'estimation de la densité du noyau (KDE) est un moyen non paramétrique d'estimer la fonction de densité de probabilité d'une variable aléatoire. L'estimation de la densité du noyau est un problème fondamental de lissage des données lorsque des inférences sur la population sont faites à partir d'un échantillon de données fini. Dans certains domaines tels que le traitement du signal et l'économétrie, on l'appelle aussi la méthode de la fenêtre de Parzen-Rosenblatt, d'après Emanuel Parzen et Murray Rosenblatt, qui sont généralement crédités pour l'avoir créée indépendamment dans sa forme actuelle. (source Wikipedia)
En statistique, l'estimation de la densité du noyau est un moyen non paramétrique d'estimer la fonction de densité de probabilité d'une variable aléatoire.  
 
Elle devient un problème fondamental de lissage des données lorsque des inférences sur la population sont faites à partir d'un échantillon de données fini.  
 
Dans certains domaines tels que le traitement du signal et l'économétrie, on l'appelle aussi la méthode de la fenêtre de Parzen-Rosenblatt, d'après Emanuel Parzen et Murray Rosenblatt, qui sont généralement crédités pour l'avoir créée indépendamment dans sa forme actuelle.


== Français ==
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''' Distribution par noyaux mixtes'''
''' distribution par noyaux mixtes'''


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Version du 12 juillet 2021 à 21:48

Définition

En statistique, l'estimation de la densité du noyau est un moyen non paramétrique d'estimer la fonction de densité de probabilité d'une variable aléatoire.

Elle devient un problème fondamental de lissage des données lorsque des inférences sur la population sont faites à partir d'un échantillon de données fini.

Dans certains domaines tels que le traitement du signal et l'économétrie, on l'appelle aussi la méthode de la fenêtre de Parzen-Rosenblatt, d'après Emanuel Parzen et Murray Rosenblatt, qui sont généralement crédités pour l'avoir créée indépendamment dans sa forme actuelle.

Français

distribution par noyaux mixtes

Anglais

kernel mixture distribution

Source : univ-paris8.fr

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Contributeurs: Imane Meziani, wiki