En estadística, la estimación de densidad kernel es una forma no paramétrica de estimar la función de densidad de probabilidad de una variable aleatoria. La estimación de la densidad del núcleo es un problema fundamental de suavizado de datos en el que se realizan inferencias sobre la población, en función de una muestra de datos finitos.
¿Cómo se calcula la densidad del kernel?
Estimación de la densidad del núcleo (KDE)
Se estima simplemente sumando los valores del núcleo (K) de todos los Xj Con referencia a la tabla anterior, KDE para el conjunto completo de datos se obtiene sumando todos los valores de las filas. Luego, la suma se normaliza dividiendo el número de puntos de datos, que es seis en este ejemplo.
¿Qué es un núcleo en la estimación de la densidad del núcleo?
Mientras que un histograma cuenta el número de puntos de datos en regiones un tanto arbitrarias, una estimación de densidad kernel es una función definida como la suma de una función kernel en cada punto de datosLa función kernel generalmente exhibe las siguientes propiedades: Simetría tal que K (u)=K (− u).
¿Por qué usamos la estimación de densidad kernel?
La estimación de la densidad del kernel es una técnica para la estimación de la función de densidad de probabilidad que es imprescindible y permite al usuario analizar mejor la distribución de probabilidad estudiada que cuando se utiliza un histograma tradicional.
¿Qué es la estimación de la densidad del núcleo gaussiano?
El gráfico de la parte inferior derecha muestra una estimación de la densidad del núcleo gaussiano, en la que cada punto aporta una curva gaussiana al total El resultado es una estimación de la densidad uniforme que se deriva de la datos y funciona como un poderoso modelo no paramétrico de la distribución de puntos.
