Kernel yoğunluk tahmini

term_id: kernel_density_estimation

Category: basic_concepts

Definition

Kernel Yoğunluk Tahmini (KDE), ayrık veri noktalarını pürüzsüzleştirerek sürekli bir olasılık dağılım eğrisi oluşturmak için temel bir istatistiksel tekniktir. Genellikle Gauss dağılımı olan bir çekirdek fonksiyonu yerleştirir ve her veri noktasının etrafında yoğunluğu hesaplar.

Summary

Sonlu bir veri örneğine dayanarak bir rastgele değişkenin olasılık yoğunluk fonksiyonunu tahmin etmek için kullanılan parametrik olmayan bir yöntem.

Key Concepts

  • Olasılık Yoğunluk Fonksiyonu
  • Parametrik Olmayan İstatistik
  • Pürüzsüzleştirme
  • Gauss Çekirdeği

Use Cases

  • Keşifsel Veri Analizi (EDA)
  • Tek değişkenli verilerde anormallik tespiti
  • Veri setlerindeki özellik dağılımlarını görselleştirme

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