Esta pode ser uma pergunta ingênua, mas aqui vai. Se eu tiver um conjunto de dados empíricos e ajustar uma densidade de kernel a ele, e obter um novo valor único, possivelmente proveniente do mesmo processo que gerou o conjunto de dados original, posso atribuir uma probabilidade de que esse novo valor pertença ao conjunto / processo simplesmente lendo o valor fora do eixo y, onde o novo valor no eixo x cruza a linha de densidade do kernel e divide pela área sob a linha de densidade?
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