Questo tutorial spiega come tracciare un intervallo di confidenza per un set di dati in Python utilizzando la libreria di visualizzazione Seaborn<\/a> .<\/span><\/p>\n Il primo modo per tracciare un intervallo di confidenza \u00e8 utilizzare lafunzione lineplot()<\/a> , che collega tutti i punti dati in un set di dati con una linea e visualizza una banda di confidenza attorno a ciascun punto:<\/span> <\/p>\n Per impostazione predefinita, la funzione lineplot() utilizza un intervallo di confidenza del 95% ma pu\u00f2 specificare il livello di confidenza da utilizzare con il comando ci<\/strong> .<\/span><\/p>\n Quanto pi\u00f9 piccolo \u00e8 il livello di confidenza, tanto pi\u00f9 stretto \u00e8 l\u2019intervallo di confidenza attorno alla linea. Ad esempio, ecco come appare un intervallo di confidenza dell’80% per lo stesso identico set di dati:<\/span> <\/p>\n Puoi anche tracciare gli intervalli di confidenza utilizzando la funzione regplot()<\/a> , che visualizza un grafico a dispersione di un set di dati con bande di confidenza attorno alla linea di regressione stimata:<\/span> <\/p>\n Similmente a lineplot(), la funzione regplot() ha un intervallo di confidenza predefinito del 95% ma pu\u00f2 specificare il livello di confidenza da utilizzare con il comando ci<\/strong> .<\/span><\/p>\n Ancora una volta, quanto pi\u00f9 piccolo \u00e8 il livello di confidenza, tanto pi\u00f9 stretto sar\u00e0 l\u2019intervallo 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:<\/span> <\/p>\n Cosa sono gli intervalli di confidenza?<\/a> Un intervallo di confidenza \u00e8 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 […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n Tracciare gli intervalli di confidenza utilizzando lineplot()<\/span><\/strong><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> seaborn as<\/span> sns\nimport<\/span> matplotlib.pyplot as<\/span> plt\n\n#create some random data<\/span>\nnp.random.seed(0)\nx = np.random.randint(1, 10, 30)\ny = x+np.random.normal(0, 1, 30)\n\n#create lineplot<\/span>\nax = sns.lineplot(x, y)\n<\/strong><\/pre>\n![\"Grafico](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/plotcipython1.png\")
<\/p>\n #create lineplot\n<\/span>ax = sns.lineplot(x, y, ci= 80<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n![\"Intervallo](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/plotcipython2.png\")
<\/p>\n Tracciare gli intervalli di confidenza utilizzando regplot()<\/span><\/strong><\/h3>\n
import<\/span> numpy as<\/span> np\nimport<\/span> seaborn as<\/span> sns\nimport<\/span> matplotlib.pyplot as<\/span> plt\n\n#create some random data<\/span>\nnp.random.seed(0)\nx = np.random.randint(1, 10, 30)\ny = x+np.random.normal(0, 1, 30)\n\n#create regplot<\/span>\nax = sns.regplot(x, y)<\/strong> <\/pre>\n![\"Grafico](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/plotcipython3.png\")
<\/p>\n #create regplot<\/span>\nax = sns.regplot(x, y, ci= 80<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n![\"Tracciare](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/plotcipython4.png\")
<\/p>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n
Come calcolare gli intervalli di confidenza in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"