So zeichnen sie ein konfidenzintervall in python auf

Ein Konfidenzintervall ist ein Wertebereich, der wahrscheinlich einen Populationsparameter mit einem bestimmten Konfidenzniveau enthält.

In diesem Tutorial wird erläutert, wie Sie mithilfe der Seaborn-Visualisierungsbibliothek ein Konfidenzintervall für einen Datensatz in Python zeichnen.

Konfidenzintervalle mit lineplot() darstellen

Die erste Möglichkeit, ein Konfidenzintervall darzustellen, ist die Verwendung derFunktion lineplot() , die alle Datenpunkte in einem Datensatz mit einer Linie verbindet und um jeden Punkt ein Konfidenzband anzeigt:

 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)

Standardmäßig verwendet die Funktion lineplot() ein Konfidenzintervall von 95 %, kann jedoch das Konfidenzniveau angeben, das mit dem Befehl ci verwendet werden soll.

Je kleiner das Konfidenzniveau, desto enger ist das Konfidenzintervall um die Linie. So sieht beispielsweise ein 80 %-Konfidenzintervall für genau denselben Datensatz aus:

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

Konfidenzintervalle mit regplot() zeichnen

Sie können Konfidenzintervalle auch mit der Funktion regplot() zeichnen, die ein Streudiagramm eines Datensatzes mit Konfidenzbändern um die geschätzte Regressionslinie anzeigt:

 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) 

Ähnlich wie lineplot() verwendet die Funktion regplot() standardmäßig ein Konfidenzintervall von 95 %, kann jedoch das Konfidenzniveau angeben, das mit dem Befehl ci verwendet werden soll.

Auch hier gilt: Je kleiner das Konfidenzniveau, desto enger ist das Konfidenzintervall um die Regressionslinie. So sieht beispielsweise ein 80 %-Konfidenzintervall für genau denselben Datensatz aus:

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

Zusätzliche Ressourcen

Was sind Konfidenzintervalle?
So berechnen Sie Konfidenzintervalle in Python