Statistics.Sample.KernelDensity.Simple is deprecated?

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評価

難易度
4/5
見積もり時間
3〜5日
初心者へのやさしさ
25/100
issue の種類
バグ
明瞭さ
説明が足りない
活発さ
停滞
技術スタック
haskell
領域
data

調査の方向性

提供されている demoData と一致する境界を使い、まず Statistics.Sample.KernelDensity.kde_ と Statistics.Sample.KernelDensity.Simple.estimatePDF を比較します。異なる推定結果を再現し、それぞれのエントリポイントが n、a、b、およびサンプル範囲をどのように扱うかを調べます。完了条件は、非推奨の状態と、サンプル範囲外の境界に対して期待される動作が明確になり、プロジェクトに反映されていることです。

索引モデルが issue の本文から書いたものです。

説明

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:

__amby

While the following code:

Stats.kde_ n a b demoData

Returns an estimate like this:

__amby

Thanks

主要言語
Haskell
スター
309
フォーク
77
30日以内にマージされた PR はありません

環境構築

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