Ни sklearn.neighbors.KernelDensity
, ни statsmodels.nonparametric
, похоже, не поддерживают взвешенные образцы. Я модифицировал scipy.stats.gaussian_kde
, чтобы обеспечить гетерогенные весы выборки и подумал, что результаты могут быть полезны для других. Пример показан ниже.
[/g6]
Ноутбук ipython
можно найти здесь: http://nbviewer.ipython.org/ gist / tillahoffmann / f844bce2ec264c1c8cb5
Средневзвешенное среднее арифметическое составляет
[/g7]
несмещенная матрица ковариации данных затем задается [/g8]
. Полоса пропускания может быть выбрана правилами scott
или silverman
, как в scipy
, Однако число выборок, используемых для расчета полосы пропускания, представляет собой приближение Киша для эффективного размера выборки .
Попробуйте это
Sub GetData()
Dim cnDump As ADODB.Connection
Set cnDump = New ADODB.Connection
' Provide the connection string.
Dim strConn As String
'Use the SQL Server OLE DB Provider.
strConn = "Provider=SQLOLEDB.1;Integrated Security=SSPI;Persist Security Info=True;Initial Catalog=XXXX;Data Source=XXXX\XXXX;Use Procedure for Prepare=1;Auto Translate=True;Packet Size=4096;Workstation ID=XXXX;Use Encryption for Data=False;Tag with column collation when possible=False;"
'Now open the connection.
cnDump.Open strConn
Ваша версия ADO старая (ADO 2.8 была включена в Windows XP и Windows Server 2003). Следующая версия - ADO 6, и «Библиотека Microsoft ActiveX Data Objects 6.1» является самой новой.
Он должен быть уже установлен на вашем компьютере, поэтому просто прокрутите вниз и отметьте эту ссылку: