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Nas aplicações de regressão não-paramétrica, a função de densidade de um conjunto de dados pode ser estimada pelo método do kernel, que consiste em uma suavização na forma \(\hat{f}_{h}(x) = \frac{1}{nh} \sum_{i=1}^{n} K\left(\frac{x-x_{i}}{h} ight)\), em que h é a largura de banda e K(\(\cdot\)) é a função kernel. Com relação a seus aspectos característicos, é correto afirmar que a função kernel é