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核密度估计是采用平滑的峰值函数(“核”)来拟合观察到的数据点，从而对真实的概率分布曲线进行模拟，含义类似于数据直方图。

核密度估计(Kernel density estimation)，是一种用于估计概率密度函数的非参数方法，为独立同分布的 n n n个样本点，设其概率密度函数为 f f f，核密度估计如下：

f ^ h ( x ) = 1 n ∑ i = 1 n K h ( x − x i ) = 1 n h ∑ i = 1 n K ( x − x i h ) \hat{f}_{h}(x)=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} K_{h}\left(x-x_{i}\right)=\frac{1}{n h} \sum_{i=1}^{n} K\left(\frac{x-x_{i}}{h}\right) f^​h​(x)=n1​i=1∑n​Kh​(x−xi​)=nh1​i=1∑n​K(hx−xi​​)

其中 K ( . ) K(.) K(.)为核函数（满足性质：非负、积分为1，符合概率密度性质，并且均值为0）； h > 0 h>0 h>0为一个平滑参数，称作带宽(bandwidth)或者窗口；

有很多种核函数，uniform,triangular, biweight, triweight, Epanechnikov,normal 等，函数形式如下：

从数学上来说，累积分布函数(Cumulative Distribution Function, 简称CDF)是概率分布函数的积分；而在绘制累积分布函数的时候，由于真实的概率分布函数未知，因此往往定义为直方图分布的积分： cdf ⁡ ( x ) ≈ ∫ − ∞ x d t histo ⁡ ( t ) \operatorname{cdf}(x) \approx \int_{-\infty}^{x} \mathrm{d} t \operatorname{histo}(t) cdf(x)≈∫−∞x​dthisto(t)

与直方图、核密度估计相比，累积分布函数存在以下几个特点：

以－4到4之间分布的10000个数据点为例，绘制成直方图，核密度估计和累积分布函数如下所示：

直方图

核密度估计

累积分布函数