Come tracciare un intervallo di confidenza in python

Un intervallo di confidenza è un intervallo di valori che probabilmente contiene un parametro della popolazione con un certo livello di confidenza.

Questo tutorial spiega come tracciare un intervallo di confidenza per un set di dati in Python utilizzando la libreria di visualizzazione Seaborn .

Tracciare gli intervalli di confidenza utilizzando lineplot()

Il primo modo per tracciare un intervallo di confidenza è utilizzare lafunzione lineplot() , che collega tutti i punti dati in un set di dati con una linea e visualizza una banda di confidenza attorno a ciascun punto:

 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)

Per impostazione predefinita, la funzione lineplot() utilizza un intervallo di confidenza del 95% ma può specificare il livello di confidenza da utilizzare con il comando ci .

Quanto più piccolo è il livello di confidenza, tanto più stretto è l’intervallo di confidenza attorno alla linea. Ad esempio, ecco come appare un intervallo di confidenza dell’80% per lo stesso identico set di dati:

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

Tracciare gli intervalli di confidenza utilizzando regplot()

Puoi anche tracciare gli intervalli di confidenza utilizzando la funzione regplot() , che visualizza un grafico a dispersione di un set di dati con bande di confidenza attorno alla linea di regressione stimata:

 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) 

Similmente a lineplot(), la funzione regplot() ha un intervallo di confidenza predefinito del 95% ma può specificare il livello di confidenza da utilizzare con il comando ci .

Ancora una volta, quanto più piccolo è il livello di confidenza, tanto più stretto sarà l’intervallo di confidenza attorno alla linea di regressione. Ad esempio, ecco come appare un intervallo di confidenza dell’80% per lo stesso identico set di dati:

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

Risorse addizionali

Cosa sono gli intervalli di confidenza?
Come calcolare gli intervalli di confidenza in Python