{"id":864,"date":"2023-07-28T12:05:41","date_gmt":"2023-07-28T12:05:41","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wykresl-przedzial-ufnosci-w-pythonie\/"},"modified":"2023-07-28T12:05:41","modified_gmt":"2023-07-28T12:05:41","slug":"wykresl-przedzial-ufnosci-w-pythonie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wykresl-przedzial-ufnosci-w-pythonie\/","title":{"rendered":"Jak wykre\u015bli\u0107 przedzia\u0142 ufno\u015bci w pythonie"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>Przedzia\u0142 ufno\u015bci<\/strong> to zakres warto\u015bci, kt\u00f3ry prawdopodobnie b\u0119dzie zawiera\u0142 parametr populacji z pewnym poziomem ufno\u015bci.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">W tym samouczku wyja\u015bniono, jak wykre\u015bli\u0107 przedzia\u0142 ufno\u015bci dla zbioru danych w j\u0119zyku Python przy u\u017cyciu <a href=\"https:\/\/seaborn.pydata.org\/index.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">biblioteki wizualizacji Seaborn<\/a> .<\/span><\/p>\n<h3> <strong><span style=\"color: #000000;\">Wykre\u015blanie przedzia\u0142\u00f3w ufno\u015bci za pomoc\u0105 funkcji lineplot()<\/span><\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pierwszym sposobem wykre\u015blenia przedzia\u0142u ufno\u015bci jest u\u017cycie<a href=\"https:\/\/seaborn.pydata.org\/generated\/seaborn.lineplot.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">funkcji lineplot()<\/a> , kt\u00f3ra \u0142\u0105czy wszystkie punkty danych w zbiorze danych lini\u0105 i wy\u015bwietla przedzia\u0142 ufno\u015bci wok\u00f3\u0142 ka\u017cdego punktu:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> seaborn <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> sns\n<span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> matplotlib.pyplot <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> plt\n<span style=\"color: #008080;\">\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<span style=\"color: #008080;\">#create lineplot<\/span>\nax = sns.lineplot(x, y)\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9400 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/plotcipython1.png\" alt=\"Wykres przedzia\u0142u ufno\u015bci w Pythonie\" width=\"401\" height=\"279\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Domy\u015blnie funkcja lineplot() wykorzystuje 95% przedzia\u0142 ufno\u015bci, ale mo\u017ce okre\u015bli\u0107 poziom ufno\u015bci, kt\u00f3ry ma by\u0107 u\u017cywany z poleceniem <strong>ci<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Im ni\u017cszy poziom ufno\u015bci, tym w\u0119\u017cszy przedzia\u0142 ufno\u015bci wok\u00f3\u0142 linii. Na przyk\u0142ad tak wygl\u0105da 80% przedzia\u0142 ufno\u015bci dla dok\u0142adnie tego samego zestawu danych:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create lineplot\n<\/span>ax = sns.lineplot(x, y, ci= <span style=\"color: #008000;\">80<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"wp-image-9401 aligncenter\" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/plotcipython2.png\" alt=\"Przedzia\u0142 ufno\u015bci w Pythonie przy u\u017cyciu Seaborn\" width=\"401\" height=\"269\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<h3> <strong><span style=\"color: #000000;\">Wykre\u015blanie przedzia\u0142\u00f3w ufno\u015bci za pomoc\u0105 regplot()<\/span><\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Przedzia\u0142y ufno\u015bci mo\u017cna r\u00f3wnie\u017c wykre\u015bli\u0107 za pomoc\u0105 <a href=\"https:\/\/seaborn.pydata.org\/generated\/seaborn.regplot.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">funkcji regplot()<\/a> , kt\u00f3ra wy\u015bwietla wykres rozrzutu zbioru danych z przedzia\u0142ami ufno\u015bci wok\u00f3\u0142 szacowanej linii regresji:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> seaborn <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> sns\n<span style=\"color: #107d3f;\">import<\/span> matplotlib.pyplot <span style=\"color: #107d3f;\">as<\/span> plt\n<span style=\"color: #008080;\">\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<span style=\"color: #008080;\">#create regplot<\/span>\nax = sns.regplot(x, y)<\/strong> <\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9402 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/plotcipython3.png\" alt=\"Wykres punktowy z przedzia\u0142em ufno\u015bci w Pythonie\" width=\"399\" height=\"268\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Podobnie jak w przypadku funkcji lineplot(), funkcja regplot() domy\u015blnie przyjmuje 95% przedzia\u0142 ufno\u015bci, ale mo\u017ce okre\u015bli\u0107 poziom ufno\u015bci, kt\u00f3ry ma by\u0107 u\u017cywany z poleceniem <strong>ci<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ponownie, im ni\u017cszy poziom ufno\u015bci, tym w\u0119\u017cszy b\u0119dzie przedzia\u0142 ufno\u015bci wok\u00f3\u0142 linii regresji. Na przyk\u0142ad tak wygl\u0105da 80% przedzia\u0142 ufno\u015bci dla dok\u0142adnie tego samego zestawu danych:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#create regplot<\/span>\nax = sns.regplot(x, y, ci= <span style=\"color: #008000;\">80<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-9403 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/plotcipython4.png\" alt=\"Wykre\u015blanie przedzia\u0142u ufno\u015bci w Pythonie\" width=\"399\" height=\"264\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/przedzia\u0142y-ufnosci\/\">Co to s\u0105 przedzia\u0142y ufno\u015bci?<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/przedzia\u0142y-ufnosci-pythona\/\">Jak obliczy\u0107 przedzia\u0142y ufno\u015bci w Pythonie<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Przedzia\u0142 ufno\u015bci to zakres warto\u015bci, kt\u00f3ry prawdopodobnie b\u0119dzie zawiera\u0142 parametr populacji z pewnym poziomem ufno\u015bci. W tym samouczku wyja\u015bniono, jak wykre\u015bli\u0107 przedzia\u0142 ufno\u015bci dla zbioru danych w j\u0119zyku Python przy u\u017cyciu biblioteki wizualizacji Seaborn . Wykre\u015blanie przedzia\u0142\u00f3w ufno\u015bci za pomoc\u0105 funkcji lineplot() Pierwszym sposobem wykre\u015blenia przedzia\u0142u ufno\u015bci jest u\u017cyciefunkcji lineplot() , kt\u00f3ra \u0142\u0105czy wszystkie punkty [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-864","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Jak wykre\u015bli\u0107 przedzia\u0142 ufno\u015bci w Pythonie - Statologia<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Proste wyja\u015bnienie, jak wykre\u015bli\u0107 przedzia\u0142 ufno\u015bci w Pythonie.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wykresl-przedzial-ufnosci-w-pythonie\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Jak wykre\u015bli\u0107 przedzia\u0142 ufno\u015bci w Pythonie - Statologia\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Proste wyja\u015bnienie, jak wykre\u015bli\u0107 przedzia\u0142 ufno\u015bci w Pythonie.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wykresl-przedzial-ufnosci-w-pythonie\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-28T12:05:41+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/plotcipython1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin Anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Napisane przez\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 minuty\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wykresl-przedzial-ufnosci-w-pythonie\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wykresl-przedzial-ufnosci-w-pythonie\/\",\"name\":\"Jak wykre\u015bli\u0107 przedzia\u0142 ufno\u015bci w Pythonie - Statologia\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-28T12:05:41+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-28T12:05:41+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\"},\"description\":\"Proste wyja\u015bnienie, jak wykre\u015bli\u0107 przedzia\u0142 ufno\u015bci w Pythonie.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wykresl-przedzial-ufnosci-w-pythonie\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wykresl-przedzial-ufnosci-w-pythonie\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wykresl-przedzial-ufnosci-w-pythonie\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Dom\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Jak wykre\u015bli\u0107 przedzia\u0142 ufno\u015bci w pythonie\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Tw\u00f3j przewodnik po kompetencjach statystycznych!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\",\"name\":\"Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Cze\u015b\u0107, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, kt\u00f3ry zosta\u0142 oddanym nauczycielem Statorials. Dzi\u0119ki bogatemu do\u015bwiadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki ch\u0119tnie dziel\u0119 si\u0119 swoj\u0105 wiedz\u0105, aby wzmocni\u0107 pozycj\u0119 uczni\u00f3w za po\u015brednictwem Statorials. Wiedzie\u0107 wi\u0119cej\",\"sameAs\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Jak wykre\u015bli\u0107 przedzia\u0142 ufno\u015bci w Pythonie - Statologia","description":"Proste wyja\u015bnienie, jak wykre\u015bli\u0107 przedzia\u0142 ufno\u015bci w Pythonie.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wykresl-przedzial-ufnosci-w-pythonie\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"Jak wykre\u015bli\u0107 przedzia\u0142 ufno\u015bci w Pythonie - Statologia","og_description":"Proste wyja\u015bnienie, jak wykre\u015bli\u0107 przedzia\u0142 ufno\u015bci w Pythonie.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wykresl-przedzial-ufnosci-w-pythonie\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-28T12:05:41+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/plotcipython1.png"}],"author":"Benjamin Anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Napisane przez":"Benjamin Anderson","Szacowany czas czytania":"2 minuty"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wykresl-przedzial-ufnosci-w-pythonie\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wykresl-przedzial-ufnosci-w-pythonie\/","name":"Jak wykre\u015bli\u0107 przedzia\u0142 ufno\u015bci w Pythonie - Statologia","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website"},"datePublished":"2023-07-28T12:05:41+00:00","dateModified":"2023-07-28T12:05:41+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965"},"description":"Proste wyja\u015bnienie, jak wykre\u015bli\u0107 przedzia\u0142 ufno\u015bci w Pythonie.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wykresl-przedzial-ufnosci-w-pythonie\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/pl\/wykresl-przedzial-ufnosci-w-pythonie\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wykresl-przedzial-ufnosci-w-pythonie\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Dom","item":"https:\/\/statorials.org\/pl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Jak wykre\u015bli\u0107 przedzia\u0142 ufno\u015bci w pythonie"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/","name":"Statorials","description":"Tw\u00f3j przewodnik po kompetencjach statystycznych!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/pl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965","name":"Benjamin Anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin Anderson"},"description":"Cze\u015b\u0107, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, kt\u00f3ry zosta\u0142 oddanym nauczycielem Statorials. Dzi\u0119ki bogatemu do\u015bwiadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki ch\u0119tnie dziel\u0119 si\u0119 swoj\u0105 wiedz\u0105, aby wzmocni\u0107 pozycj\u0119 uczni\u00f3w za po\u015brednictwem Statorials. Wiedzie\u0107 wi\u0119cej","sameAs":["https:\/\/statorials.org\/pl"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/864","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=864"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/864\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=864"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=864"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=864"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}