SAS的KDE过程实现核密度估计，功能及其说明如下：可以对单变量和双变量进行核密度估计，所谓的核（kernel）估计是一种非参数方法，是指从原始数据中观测到的概率密度函数（PDF）——平均的通过数据点，从而创建平滑曲线。 KDE过程使用高斯密度做为核，并假设其方差决定平滑的结果。 其工作原理：选择带宽（bandwith），进而核密度估计，但完成这些工作前提是完成数据的分箱
正好刚刚学了点变换技术，希望同仁能给予批评和交流，共同学习。有些公式不好编辑所以截图分享。Spline与MSpline变换变量缺失部分的变换，Spline、MSpline变换与Linear、Monotone、Opscore、Untie的变换相同。变量非缺失部分的变换，即最优变换（Spline变换），为b-spline基向量的线性组合，而b-spline基可以精确（数量少，没有共线性）、有效
广义上说共线性指的自变量之间的相关性，那么相关性有双变量间的相关，也有多变量间的相关，由此可以进一步区分为共线性和多重共线性。下文首先从共线性的阐述逐步过渡到多重共线性。假设我们需要拟合包含了两个影响因素线性回归，并且假设x_1和x_2的相关系数为r_12， k 表示自变量数。可见参与β ̂计算的是由3部分统计量组成，分子的残差平方和、分母的自变量方差、自变量间的相关性。残差
如题
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