Як побудувати довірчий інтервал у python

Довірчий інтервал – це діапазон значень, який, ймовірно, містить параметр сукупності з певним рівнем довіри.

У цьому посібнику пояснюється, як побудувати довірчий інтервал для набору даних у Python за допомогою бібліотеки візуалізації Seaborn .

Побудова довірчих інтервалів за допомогою lineplot()

Перший спосіб побудувати довірчий інтервал — це використатифункцію lineplot() , яка з’єднує всі точки даних у наборі даних лінією та відображає діапазон довіри навколо кожної точки:

 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)

За замовчуванням функція lineplot() використовує 95% довірчий інтервал, але може вказати рівень довіри для використання з командою ci .

Чим менший рівень довіри, тим вужчий довірчий інтервал навколо лінії. Наприклад, ось як виглядає 80% довірчий інтервал для того самого набору даних:

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

Побудова довірчих інтервалів за допомогою regplot()

Ви також можете побудувати графік довірчих інтервалів за допомогою функції regplot() , яка відображає діаграму розсіювання набору даних із діапазонами довіри навколо оцінюваної лінії регресії:

 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) 

Подібно до lineplot(), функція regplot() за замовчуванням має 95% довірчий інтервал, але може вказати рівень довіри для використання з командою ci .

Знову ж таки, чим менший рівень довіри, тим вужчим буде довірчий інтервал навколо лінії регресії. Наприклад, ось як виглядає 80% довірчий інтервал для того самого набору даних:

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

Додаткові ресурси

Що таке довірчі інтервали?
Як обчислити довірчі інтервали в Python