تقدير كثافة النواة

term_id: kernel_density_estimation

Category: basic_concepts

Definition

تقدير كثافة النواة (KDE) هو تقنية إحصائية أساسية تقوم بتنعيم نقاط البيانات المنفصلة لإنشاء منحنى توزيع احتمالي مستمر. تضع دالة نواة، عادةً ما تكون غاوسية…

Summary

طريقة لا معلمية تُستخدم لتقدير دالة الكثافة الاحتمالية لمتغير عشوائي بناءً على عينة بيانات محدودة.

Key Concepts

  • دالة الكثافة الاحتمالية
  • الإحصاء غير المعلمي
  • التنعيم
  • نواة غاوسية

Use Cases

  • تحليل البيانات الاستكشافي (EDA)
  • كشف الشذوذ في البيانات أحادية المتغير
  • تصور توزيعات الميزات في مجموعات البيانات

Code Example

1
2
3
4
5
6
7

from scipy.stats import gaussian_kde
import numpy as np

data = np.random.normal(0, 1, 100)
kde = gaussian_kde(data)
x_vals = np.linspace(-3, 3, 100)
y_vals = kde(x_vals)

Related