Descripción: El KDE bivariado, o estimación de densidad de núcleo bivariada, es una técnica estadística utilizada para visualizar la distribución conjunta de dos variables. A través de esta metodología, se puede representar gráficamente la densidad de probabilidad de un conjunto de datos en un espacio bidimensional, lo que permite identificar patrones, tendencias y relaciones entre las variables. Esta técnica se basa en la idea de suavizar los datos mediante el uso de funciones de núcleo, que asignan un peso a cada punto de datos en función de su distancia a un punto específico en el espacio. El resultado es un mapa de densidad que muestra áreas de alta y baja concentración de datos, facilitando la interpretación visual de la relación entre las dos variables. El KDE bivariado es especialmente útil en análisis exploratorios de datos, donde se busca comprender la estructura subyacente de los datos antes de aplicar modelos más complejos. Además, se puede personalizar mediante la elección de diferentes funciones de núcleo y parámetros de suavizado, lo que permite adaptarlo a las características específicas del conjunto de datos en cuestión. En el contexto de bibliotecas de visualización de datos, como Matplotlib o Seaborn, el KDE bivariado se puede implementar fácilmente, proporcionando a los analistas y científicos de datos una herramienta poderosa para la visualización y el análisis de datos multivariantes.
