Доверительный интервал — это диапазон значений, который может содержать параметр генеральной совокупности с определенным уровнем достоверности.
В этом руководстве объясняется, как построить доверительный интервал для набора данных в Python с помощью библиотеки визуализации Seaborn .
Построение доверительных интервалов с использованием lineplot()
Первый способ построить доверительный интервал — использоватьфункцию lineplot() , которая соединяет все точки данных в наборе данных линией и отображает доверительный интервал вокруг каждой точки:
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
#create some random data
np.random.seed(0)
x = np.random.randint(1, 10, 30)
y = x+np.random.normal(0, 1, 30)
#create lineplot
ax = sns.lineplot(x, y)
По умолчанию функция lineplot() использует доверительный интервал 95%, но может указать уровень достоверности для использования с командой ci .
Чем меньше уровень достоверности, тем более узким будет доверительный интервал вокруг линии. Например, вот как выглядит доверительный интервал 80% для точно такого же набора данных:
#create lineplot
ax = sns.lineplot(x, y, ci= 80 )
Построение доверительных интервалов с использованием regplot()
Вы также можете построить доверительные интервалы с помощью функции regplot() , которая отображает диаграмму рассеяния набора данных с доверительными диапазонами вокруг оценочной линии регрессии:
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
#create some random data
np.random.seed(0)
x = np.random.randint(1, 10, 30)
y = x+np.random.normal(0, 1, 30)
#create regplot
ax = sns.regplot(x, y)
Подобно функции lineplot(), функция regplot() по умолчанию использует доверительный интервал 95%, но может указать уровень достоверности для использования с командой ci .
Опять же, чем меньше уровень достоверности, тем более узким будет доверительный интервал вокруг линии регрессии. Например, вот как выглядит доверительный интервал 80% для точно такого же набора данных:
#create regplot
ax = sns.regplot(x, y, ci= 80 )
Дополнительные ресурсы
Что такое доверительные интервалы?
Как рассчитать доверительные интервалы в Python