Interpretasi / penggunaan kepadatan kernel

Ini mungkin pertanyaan naif, tapi begini saja. Jika saya memiliki satu set data empiris dan menyesuaikan kepadatan kernel dengan itu, dan kemudian memperoleh nilai tunggal baru yang mungkin berasal dari proses yang sama yang menghasilkan set data asli, dapatkah saya menetapkan probabilitas bahwa nilai baru ini milik set / proses dengan hanya membaca nilai dari sumbu y di mana nilai baru pada sumbu x memotong garis kepadatan kernel dan membaginya dengan area di bawah garis kepadatan?

Tidak , saya rasa tidak. Estimasi kepadatan kernel dan adalah fungsi kepadatan probabilitas . The y -nilai adalah perkiraan kepadatan probabilitas pada saat itu nilai x , sehingga daerah di bawah kurva antara x ₁ dan x ₂ perkiraan probabilitas dari variabel random X   jatuh antara x ₁ dan x ₂ , dengan asumsi bahwa Xdihasilkan oleh proses yang sama yang menghasilkan data yang Anda masukkan ke dalam estimasi kepadatan kernel. Estimasi kepadatan kernel tidak mengatakan apa-apa tentang probabilitas nilai baru dihasilkan oleh proses yang sama.