Density Plot

Categoría Distribución

Qué es

Curva suavizada que estima la función de densidad de probabilidad de una distribución. Es un histograma con suavizado (KDE - Kernel Density Estimation).

Para qué sirve

Para visualizar la distribución de datos continuos con una curva suave, o para comparar distribuciones entre pocos grupos superpuestos.

Cómo leerlo

Anatomía

La curva suave que dibuja este gráfico es una estimación de densidad kernel, formalizada de manera independiente por más de un investigador de estadística a mediados del siglo XX. La idea: centrar una pequeña curva suave (el "kernel", casi siempre una campana gaussiana) sobre cada dato individual, y sumar todas esas curvas para obtener una superficie continua, en vez de la superficie escalonada y dependiente del ancho de bin de un histograma. El ancho de banda de cada kernel —no su forma— es el parámetro que más cambia el resultado: muy angosto revela ruido falso, muy ancho esconde modas reales, el mismo dilema que el ancho de bin en un histograma.

Montículo de arena fina volcado y fotografiado de perfil, con una silueta de campana simétrica y suave sin ningún montaje: la misma forma que traza un density plot al estimar la distribución continua de los datos

Por qué funciona

Fundamento perceptivo

Las curvas superpuestas con transparencia son más fáciles de comparar que histogramas superpuestos. La forma continua facilita la lectura de la distribución.

Errores comunes

Curva más allá del rango real

puede extenderse fuera de los datos reales (sobre todo en los bordes), y como el ancho de banda afecta la suavidad, documenta siempre el valor usado.

Dónde se usa