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.
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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
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box: kernel rectangular (uniforme).
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epanechnikov: curva de Epanechnikov.
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gaussian: curva gaussiana.
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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.
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Ejemplo
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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:

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