Descripción: La Estimación de Densidad de Núcleo (KDE, por sus siglas en inglés) es una técnica no paramétrica utilizada para estimar la función de densidad de probabilidad de una variable aleatoria. A diferencia de los métodos paramétricos que asumen una forma específica para la distribución de los datos, la KDE permite una mayor flexibilidad al no imponer restricciones sobre la forma de la densidad. Esta técnica utiliza un conjunto de puntos de datos y aplica un núcleo, que es una función suave, a cada punto para crear una estimación continua de la densidad. La elección del núcleo y el ancho de banda son cruciales, ya que afectan la suavidad y la precisión de la estimación. La KDE es especialmente útil en el análisis exploratorio de datos, ya que permite visualizar la distribución de los datos de manera intuitiva, identificando patrones, picos y vacíos en la densidad. Además, es ampliamente utilizada en diversas áreas como la estadística, el aprendizaje automático y la visualización de datos, donde se requiere una comprensión más profunda de la estructura subyacente de los datos. Su capacidad para manejar datos multimodales, donde pueden existir múltiples picos en la distribución, la convierte en una herramienta valiosa en el análisis de datos complejos.
Historia: La Estimación de Densidad de Núcleo fue introducida en la década de 1950 por el estadístico estadounidense Hazel (Émile) Borel y más tarde desarrollada por otros investigadores como David W. Scott y otros en los años 70 y 80. Su popularidad creció con el avance de la computación y la disponibilidad de software estadístico que facilitó su implementación.
Usos: La Estimación de Densidad de Núcleo se utiliza en diversas aplicaciones, incluyendo el análisis exploratorio de datos, la detección de anomalías, y la visualización de datos. Es especialmente útil en situaciones donde se requiere identificar la distribución subyacente de los datos sin hacer suposiciones estrictas sobre su forma.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de KDE es su uso en la visualización de la distribución de ingresos en una población, donde se puede observar la presencia de múltiples picos que representan diferentes grupos socioeconómicos. Otro ejemplo es en el análisis de datos de tráfico, donde se puede identificar la densidad de vehículos en diferentes momentos del día.
