Kernel Density Estimation KDE
Автор: Rocio Chavez Ciencia de Datos
Загружено: 2023-01-10
Просмотров: 3973
#datascience #machinelearning #statistics
El día de hoy te platicaré acerca de un método llamado Kernel Density Estimation, el cuál, al igual que el histograma, nos ayuda a visualizar la distribución de nuestros datos
Se trata de un método no paramétrico, por lo que no es necesario conocer el tipo de distribución que tienen nuestros datos antes de aplicarlo
A diferencia del histograma, en el que se utilizan barras indicando la cantidad de veces en la que se presentan los datos contenidos en diferentes intervalos, este método crea una curva de densidad de probabilidad continua, lo que permite una interpretación más fácil, especialmente cuando se incluyen las distribuciones de múltiples variables en un solo gráfico
Otra ventaja que se tiene al conocer la función de densidad, es que podemos calcular la probabilidad de que nuestra variable tome un valor que se encuentre dentro de una región específica
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео mp4
-
Информация по загрузке:
