Statistics.Sample.KernelDensity.Simple is deprecated?
Nadie ha tomado este issue todavía.
Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 3-5 días
- Aptitud para principiantes
- 25/100
Línea de trabajo
Comienza comparando Statistics.Sample.KernelDensity.kde_ con Statistics.Sample.KernelDensity.Simple.estimatePDF, usando los demoData proporcionados y límites coincidentes. Reproduce las estimaciones diferentes e inspecciona cómo cada punto de entrada maneja n, a, b y el rango de la muestra. Se considera terminado cuando el estado de deprecación y el comportamiento esperado para límites fuera del rango de la muestra estén aclarados y reflejados en el proyecto.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Hi,
I wanted to learn more about this module's deprecation. I want to specify the lower and upper bounds for an estimate, where the lower and upper bounds extend beyond the range of the sample data. I was unable to get the results I want with Statistics.Sample.KernelDensity.kde_, but found that Statistics.Sample.KernelDensity.Simple.estimatePDF works perfectly. My question is, should kde_ be able to do everything that estimatePDF can? Is there something I need to do to the data I pass into kde_? Here's an example:
With the following test data:
let demoData = V.fromList $ concat $ zipWith replicate [5, 4, 3, 7] [0..3]
The following estimate:
-- xValues has 'n' values ranging from 'a' to 'b'.
Stats.estimatePDF Stats.gaussianKernel bw demoData (Points xs)
Returns an estimate like this:
While the following code:
Stats.kde_ n a b demoData
Returns an estimate like this:
Thanks
- Lenguaje dominante
- Haskell
- Estrellas
- 309
- Forks
- 77
- Métricas de merge de PR
- Sin PR fusionados en 30 d
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de haskell/statistics
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 78/100
haskell/statistics#235 ·
-
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 48/100
haskell/statistics#237 ·
-
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 48/100
haskell/statistics#236 ·
-
Bug: LinearTransform shiftAbierto
Dificultad 3/5 1-2 días Aptitud para principiantes 58/100
haskell/statistics#234 ·
-
Test failure Pearson correlationAbierto
Dificultad 4/5 3-5 días Aptitud para principiantes 42/100
haskell/statistics#231 · 3 comentarios ·
Todos los issues de haskell/statistics
Issues similares
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 72/100
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Bug
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 68/100
-
pkg:crucible-mir type:bug
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 75/100
-
Heroes in statisticsAbierto
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 68/100
-
bug
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 78/100
GaloisInc/llvm-pretty#211 ·