するトピック最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。このページの最新版は英語でご覧になれます。よっては、パラメトリック分布を使用するとデータ標本を正確に記述できない可能性もあります。データから推定しなければなりません。標本データから推定するためのオプションがいくつか用意されています。カーネル分布カーネル分布では、特定のパラメーター形式をもつ密度を選択してパラメーターを推定するのではなく、密度の推定自体をデータに合わせるノンパラメトリックな確率密度推定を行います。この分布は、カーネル密度推定量、つまり確率密度関数の生成に使用される曲線の形状を決定する平滑化関数と、生成される密度曲線の平滑さを制御する帯域幅の値によって定義されます。ヒストグラムと同様、カーネル分布は、標本データを使って、確率分布を表す関数を構築します。値を離散的なビンに配置するヒストグラムとは異なり、カーネル分布は、各データ値に対して成分平滑化関数を加算して、平滑で連続的な確率曲線を生成します。次の図は、同じ標本データから生成されたヒストグラムとカーネル分布の視覚的な比較を示しています。ヒストグラムは、ビンを確立して適切なビンに各データ値を配置することで、確率分布を表します。カウント方式により、ヒストグラムは離散確率密度関数を生成します。向かない場合があります。つの平滑化された連続確率密度関数を生成します。カーネル分布についての全般的な情報は、カーネル分布を参照してください。標本データの分布と正確に一致する離散的な累積分布関数になります。視覚的な比較を示しています。視覚的に表しています。連続関数ではありません。似ていますが、正確には一致していません。標本データと正確に一致しています。離散的な関数なので、滑らかではありません。データがまばらになる可能性がある両裾の部分で顕著です。使用すると、パレート分布の裾で分布を滑らかにすることができます。