解釋內核密度圖

我正在對線性模型進行仿真。我得到 1000 個結果並將結果放入密度圖表中。我確實明白 xaxis 是因變量，yaxis 代表內核密度。Yaxis 是十進制數字，例如從 0 到 0.15 。我如何向其他用戶解釋這一點？模擬值有 15% 的可能性落在 x1 和 x2 之間？

這是我的模擬輸出：

summary(s)

Model:  ls 
Number of simulations:  1000 

Values of X
 (Intercept)  Volume
1           1 1699992
attr(,"assign")
[1] 0 1

Expected Values: E(Y|X) 
   mean    sd    50% 2.5%  97.5%
1 12.305 2.638 12.231 7.03 17.512

您可以將核密度估計視為平滑直方圖。直方圖受到以下事實的限制：它們本質上是離散的（通過 bin），因此更適合顯示離散變量的數據，並且對 bin 大小非常敏感。

您實際使用核密度估計所做的是估計概率密度函數。這使得解釋簡單明了。所以曲線下的面積是 1，一個值在 x1 和 x2 之間的概率是這兩個點之間的曲線下面積。

Y 值的數量將決定曲線的“分辨率”，因此如果假設每兩個相鄰 Y 點之間有一條直線，則可以計算出這兩個點之間曲線下面積的近似值。

確定一個概率價值：

結果會越準確你擁有的價值觀。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/43228