Estimarea densității kernel

term_id: kernel_density_estimation

Category: basic_concepts

Definition

Estimarea densității kernel (KDE) este o tehnică statistică fundamentală care netezește punctele de date discrete pentru a crea o curbă continuă a distribuției de probabilitate. Plasează o funcție kernel, de obicei G

Summary

O metodă neparametrică utilizată pentru a estima funcția de densitate de probabilitate a unei variabile aleatoare pe baza unui eșantion finit de date.

Key Concepts

  • Funcția de densitate de probabilitate
  • Statistici neparametrice
  • Netezire
  • Kernel gaussian

Use Cases

  • Analiza exploratorie a datelor (EDA)
  • Detectarea anomaliilor în date univariante
  • Vizualizarea distribuțiilor caracteristicilor în seturi de date

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