statsmodels.nonparametric.kernel_density.KDEMultivariate.cdf¶

KDEMultivariate.cdf(data_predict=None)[source]¶

计算累积分布函数。

Parameters:¶

data_predictarray_like, optional

要评估的点。如果未指定，则使用训练数据。

Returns:¶

cdf_estarray_like

cdf 的估计值。

注释

参见 https://en.wikipedia.org/wiki/Cumulative_distribution_function 有关估计的更多详细信息，请参阅模块文档字符串中的参考文献 [5]。

混合数据（连续和有序/无序离散）的多变量CDF估计如下：

\[F(x^{c},x^{d})=n^{-1}\sum_{i=1}^{n}\left[G(\frac{x^{c}-X_{i}}{h})\sum_{u\leq x^{d}}L(X_{i}^{d},x_{i}^{d}, \lambda)\right]\]

其中 G() 是连续变量的乘积核 CDF 估计量，L() 是离散变量的乘积核 CDF 估计量。

使用的带宽是 self.bw。