A estimativa de densidade kernel (KDE) é um método não paramétrico que usa funções de pico suaves para estimar funções de densidade de probabilidade desconhecidas com base em dados observados.
Essa função ajusta pontos de dados observados a uma função de pico suave para simular a curva real de distribuição de probabilidade.
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Sintaxe
select kernel_density_estimation(bigint stamp, double value, varchar kernelType) -
Parâmetros
Parâmetro
Descrição
stamp
Timestamp Unix em segundos.
value
Valor observado no timestamp.
kernelType
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box: kernel retangular (uniforme).
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epanechnikov: curva Epanechnikov.
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gaussian: curva gaussiana.
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Saídas
Campo
Descrição
unixtime
Timestamp Unix dos dados brutos.
real
Valor observado.
pdf
Valor de densidade de probabilidade em cada ponto de dados.
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Exemplo
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Consulta de exemplo:
* | 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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