statsmodels.非参数.核密度.KDEMultivariateConditional.cdf¶

KDEMultivariateConditional.cdf(endog_predict=None, exog_predict=None)[source]¶

条件密度的累积分布函数。

Parameters:¶

endog_predictarray_like, optional

估计累积分布函数时所依赖的评估变量。如果未指定，则使用训练时的依赖变量。

exog_predictarray_like, optional

估计累积分布函数时所用的评估自变量。如果未指定，则使用训练自变量。

Returns:¶

cdf_estarray_like

cdf 的估计值。

注释

有关估计的更多详细信息，请参见[2]，以及[1]中的第181页。

混合数据（连续和有序/无序离散）的多变量条件累积分布函数通过以下方式估计：

\[F(y|x)=\frac{n^{-1}\sum_{i=1}^{n}G(\frac{y-Y_{i}}{h_{0}}) W_{h}(X_{i},x)}{\widehat{\mu}(x)}\]

其中 G() 是因变量(y)的乘积核CDF估计量，W() 是自变量的乘积核CDF估计量。

参考文献

[1]

拉辛, J., 李, Q. 非参数计量经济学: 理论与实践. 普林斯顿大学出版社. (2007)

[2]

刘, R., 杨, L. “多元累积分布函数的核估计。” 非参数统计学杂志 (2008)