كيفية رسم فاصل الثقة في بايثون

فاصل الثقة هو نطاق من القيم التي من المحتمل أن تحتوي على معلمة سكانية بمستوى معين من الثقة.

يشرح هذا البرنامج التعليمي كيفية رسم فاصل الثقة لمجموعة بيانات في Python باستخدام مكتبة التصور Seaborn .

رسم فترات الثقة باستخدام lineplot()

الطريقة الأولى لرسم فاصل الثقة هي استخدامالدالة lineplot() ، التي تربط جميع نقاط البيانات في مجموعة بيانات بخط وتعرض نطاق ثقة حول كل نقطة:

 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)

بشكل افتراضي، تستخدم الدالة lineplot() فاصل ثقة بنسبة 95% ولكن يمكنها تحديد مستوى الثقة لاستخدامه مع الأمر ci .

كلما كان مستوى الثقة أصغر، كان فاصل الثقة حول الخط أضيق. على سبيل المثال، هذا ما يبدو عليه فاصل الثقة 80% لنفس مجموعة البيانات بالضبط:

 #create lineplot
ax = sns.lineplot(x, y, ci= 80 )

رسم فترات الثقة باستخدام regplot()

يمكنك أيضًا رسم فترات الثقة باستخدام الدالة regplot() ، التي تعرض مخططًا مبعثرًا لمجموعة بيانات ذات نطاقات ثقة حول خط الانحدار المقدر:

 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) 

على غرار lineplot()، تكون وظيفة regplot() افتراضية بفاصل ثقة 95% ولكن يمكنها تحديد مستوى الثقة لاستخدامه مع أمر ci .

مرة أخرى، كلما كان مستوى الثقة أصغر، كلما كان فاصل الثقة حول خط الانحدار أضيق. على سبيل المثال، هذا ما يبدو عليه فاصل الثقة 80% لنفس مجموعة البيانات بالضبط:

 #create regplot
ax = sns.regplot(x, y, ci= 80 )

مصادر إضافية

ما هي فترات الثقة؟
كيفية حساب فترات الثقة في بايثون