密度图或核密度估计图的目的是什么

密度图

密度图，也称为核密度估计（KDE）图，是一种显示数据的概率密度函数（PDF）的图形显示。它用于可视化数据的分布，并识别数据中的模式和趋势。

密度图的目的是给出数据的潜在分布的可视表示。它可以帮助您理解数据的形状和分布，并识别任何异常值或离群值。它还可以用于比较多个变量或组的分布。

由于它们不受箱数的影响，密度图相对于直方图具有优势，它们更能识别分布的形状。密度图还包括正态分布曲线等。

应用和解释

应用和解释：假设我们有一个包含1000个信用卡用户年龄数据的数据集。我们对年龄分布感兴趣。

我们可以看到下面图中的峰值略高于45。在直方图中，我们会发现值的集中在45-50范围内（如果桶宽为五年）。然而，这个密度图为我们提供了更精确的位置。还提供了连续分布的视图。

如何解释密度曲线

通过使用各种尺寸和形式的密度曲线，可以迅速和直观地了解特定数据集中的值的分布。它们在帮助我们可视化以下方面特别有帮助-

峰值的数量

通过使用密度曲线，我们可以迅速确定特定分布中的“峰值”的数量。因为在上述情况下的每个分布中只有一个峰值，所以我们将这些分布归类为单峰分布。

但是，某些分布可能具有两个峰值，这些分布被称为双峰分布。此外，偶尔还可能出现具有两个或多个峰值的多峰分布。我们可以通过为数据集绘制密度曲线来快速确定分布中的峰值数量。

偏度

偏度是用来定义分布对称性的术语。通过密度曲线，我们可以立即判断一个图形是左偏、右偏还是没有偏。

平均值和中位数的位置

通过密度曲线的偏度，我们可以迅速确定特定分布中的平均值或中位数更大。更具体地说-

• 当密度曲线向左偏斜时，平均值小于中位数。

• 当密度曲线向右偏斜时，平均值大于中位数。

• 当密度曲线没有偏时，平均值和中位数相等。

密度曲线的特性

密度曲线的特性如下-

• 每一次，曲线下的面积加起来总和为100%。

• 曲线永远不会偏离x轴。

• 当你生成或评估各种分布的密度曲线时，要记住这两个真理。

Kde图

密度图，也称为核密度估计（KDE）图，是一种显示数据的概率密度函数（PDF）的图形展示。它用于可视化数据的分布，并识别数据中的模式和趋势。

密度图的目的是给您提供数据底层分布的视觉表示。它可以帮助您了解数据的形状和分布，并识别任何异常值或离群值。它也可用于比较多个变量或组的分布。

直方图，一堆矩形，无论选择的间隔长度如何，始终看起来是波动的（再次想象砖块）。由于它可能更准确，我们有时希望计算一个更平滑的估计。我们可以稍微调整我们的策略来解决这个问题。

直方图的技术将每个数据点转换为具有定义面积的矩形，然后将其“靠近”相应的数据点。如果我们可以在每个数据点上倒上一堆沙子，然后看看沙子是如何堆积起来的，而不是使用矩形呢？

结论

总之，密度图或KDE图是一种显示数据概率密度函数的图形展示。它用于可视化数据的分布，并识别数据中的模式和趋势。密度图的目的是给您提供数据底层分布的视觉表示，并帮助您了解数据的形状和分布。它可用于比较多个变量或组的分布，并识别数据中的任何异常值或离群值。