非対称分布のカーネル密度推定

ましょう不明（確かに非対称）確率分布から引き出される観測。$\{x_1,\ldots,x_N\}$

私はKDEのアプローチを使用して確率分布を見つけたい ただし、ガウスカーネルを使用しようとしましたが、対称であるため、パフォーマンスが低下しました。したがって、ガンマカーネルとベータカーネルに関するいくつかの作業がリリースされたことがわかりましたが、それらの操作方法はわかりませんでした。

私の質問は次のとおりです。基礎となる分布のサポートが区間でないとすると、この非対称のケースを処理する方法を？$[0,1]$

まず、対称カーネルを使用したKDEは、データが非対称の場合にも非常にうまく機能します。そうでなければ、実際にはそれは完全に役に立たないでしょう。

$\log(x)$

うーん。場所の関数として変化するカーネル幅が必要になる場合があります。

eCDFの問題を調べている場合は、CDFの数値勾配をカーネルサイズに関連付けるようにしてみます。

座標変換を行う場合は、始点と終点をかなりよく理解する必要があると思います。ターゲットの分布がよくわかっている場合は、カーネル近似は必要ありません。