הערכת צפיפות ליבה

term_id: kernel_density_estimation

Category: basic_concepts

Definition

הערכת צפיפות ליבה (KDE) היא טכניקה סטטיסטית יסודית החלקה נקודות נתונים בדידות ליצירת עקומת התפלגות הסתברותית רציפה. היא מניחה פונקציית ליבה (בדרך כלל גאוסית) סביב כל נקודת נתונים.

Summary

שיטה לא פרמטרית המשמשת להערכת פונקציית צפיפות ההסתברות של משתנה מקרי בהתבסס על דגימת נתונים סופית.

Key Concepts

  • פונקציית צפיפות הסתברות
  • סטטיסטיקה לא פרמטרית
  • החלקה
  • ליבה גאוסית

Use Cases

  • ניתוח נתונים explorator (EDA)
  • זיהוי חריגים בנתונים חד-ממדיים
  • ויזואליזציה של התפלגויות מאפיינים במערך נתונים

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