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Simple Log Service:Función de estimación de densidad kernel

Última actualización: Sep 05, 2026

La estimación de densidad kernel (KDE) es un método no paramétrico que utiliza funciones de pico suavizadas para estimar funciones de densidad de probabilidad desconocidas a partir de datos observados.

Esta función ajusta los puntos de datos observados mediante una función de pico suavizada para simular la curva real de distribución de probabilidad.

  • Sintaxis

    select kernel_density_estimation(bigint stamp, double value, varchar kernelType)
  • Parámetros

    Parámetro

    Descripción

    stamp

    Marca de tiempo Unix en segundos.

    value

    Valor observado en la marca de tiempo.

    kernelType

    • box: kernel rectangular (uniforme).

    • epanechnikov: curva de Epanechnikov.

    • gaussian: curva gaussiana.

  • Salidas

    Campo

    Descripción

    unixtime

    Marca de tiempo Unix de los datos sin procesar.

    real

    Valor observado.

    pdf

    Valor de densidad de probabilidad en cada punto de datos.

  • Ejemplo

    • Consulta de ejemplo:

      * | 
      select 
          date_trunc('second', cast(t1[1] as bigint)) as time, t1[2] as real, t1[3] as pdf from (
              select kernel_density_estimation(time, num, 'gaussian') as res from ( 
                  select '("__time__" - ("__time__" % 10))' as time, COUNT(*) * 1.0 as num from log group by time order by time)
              ), unnest(res) as t(t1)  limit 1000
    • Resultado: