Statistics.Sample.KernelDensity.Simple is deprecated?
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评估
调研方向
首先使用提供的 demoData 和匹配的边界，对比 Statistics.Sample.KernelDensity.kde_ 与 Statistics.Sample.KernelDensity.Simple.estimatePDF。重现不同的估计结果，并检查每个入口点如何处理 n、a、b 以及样本范围。完成的标准是：明确弃用状态以及边界超出样本范围时的预期行为，并将其反映到项目中。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
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
- 主要语言
- Haskell
- 星标
- 309
- 派生
- 77
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
环境准备
这个项目没有提供开发容器、Dockerfile 或贡献指南，环境需要你自己搭建：先看它的 README，通用步骤见我们的新手贡献指南。
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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