Kernel density estimation

term_id: kernel_density_estimation

Category: basic_concepts

Definition

Estimace hustoty pomocí jádra (KDE) je základní statistická technika, která hladí diskrétní datové body, aby vytvořila spojitou křivku rozdělení pravděpodobnosti. Umisťuje funkci jádra, typicky Gaussovo jádro, kolem každého pozorování.

Summary

Neparametrická metoda používaná k odhadu hustoty pravděpodobnosti náhodné proměnné na základě konečného vzorku dat.

Key Concepts

  • Funkce hustoty pravděpodobnosti
  • Neparametrická statistika
  • Vyhlazování
  • Gaussovo jádro

Use Cases

  • Průzkumná analýza dat (EDA)
  • Detekce anomálií v univariátních datech
  • Vizualizace rozdělení vlastností v sadách dat

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