Application of kernel produces a co

Application of kernel produces a continuous representation
of probability density that can be used in connection with
basic concepts of traditional exclusion principles. In our case
Chauvenet’s criterion [11] may be readily applied, with an
overall risk of excluding a sound value given approximately
by 1/(2n), where n is sample size. Accordingly, given the
cumulative distribution of kernel estimate, the tail bounds
corresponding to the above defined risk may be readily
estimated.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ของเคอร์เนลสร้างการแสดงอย่างต่อเนื่องของความหนาแน่นของความน่าเป็นที่ใช้ในการเชื่อมต่อกับแนวคิดพื้นฐานหลักการแยกแบบดั้งเดิม ในกรณีของเราเกณฑ์ของ Chauvenet [11] อาจใช้พร้อม มีการความเสี่ยงโดยรวมของรวมค่าเสียงที่กำหนดประมาณโดย 1/(2n) โดยที่ n คือ ขนาดตัวอย่าง ดังนั้น ให้การการแจกแจงสะสมของเคอร์เนลประเมิน ขอบเขตของหางที่สอดคล้องกับความเสี่ยงที่กำหนดข้างต้นอาจจะพร้อมประมาณการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

แอพลิเคชันของเมล็ดผลิตอย่างต่อเนื่องเป็นตัวแทน
ของความหนาแน่นของความน่าจะเป็นที่สามารถใช้ในการเชื่อมต่อกับ
แนวคิดพื้นฐานของหลักการการยกเว้นแบบดั้งเดิม ในกรณีของเรา
เกณฑ์ Chauvenet ของ [11] อาจนำมาใช้พร้อมกับ
ความเสี่ยงโดยรวมของการไม่รวมค่าเสียงที่กำหนดประมาณ
1 / (2n) ที่ n คือขนาดของกลุ่มตัวอย่าง ดังนั้นการได้รับ
การแจกแจงสะสมของประมาณการเคอร์เนลหางขอบเขต
ที่สอดคล้องกับความเสี่ยงที่กำหนดไว้ดังกล่าวอาจจะพร้อม
ที่คาด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การประยุกต์ใช้โปรแกรมผลิตต่อเนื่องแทน
ของความหนาแน่นของความน่าจะเป็นที่สามารถใช้ในการเชื่อมต่อกับ
แนวคิดพื้นฐานของหลักการการยกเว้นแบบดั้งเดิม ใน chauvenet กรณี
ของเราเกณฑ์ [ 11 ] อาจจะพร้อมใช้มีความเสี่ยงโดยรวมของการรวมเสียง

ค่าให้ประมาณ 1 / ( 2n ) โดยที่ n คือขนาดตัวอย่าง ดังนั้นให้
การสะสมของเคอร์เนลประมาณการ , หางขอบเขต
สอดคล้องกับข้างต้นกำหนดความเสี่ยงอาจจะพร้อม
โดยประมาณ