Vytvoření intervalu spolehlivosti
Vandenberg Air Force Base je místo, které se často využívá ke startům raket do vesmíru. Máš teorii, že nedávné zrychlení tempa startů by mohlo negativně ovlivňovat kvalitu ovzduší v okolní oblasti. Aby ses o tom přesvědčil/a, vynesl/a jsi do grafu 25denní klouzavý průměr naměřených hodnot NO2 v atmosféře. Aby sis mohl/a lépe ověřit, zda zjištěný vzorec odráží skutečný trend, nebo jen náhodný šum, rozhodneš se přidat kolem klouzavého průměru 99% interval spolehlivosti. Přidání tohoto pásma k trendové linii pomáhá lépe posoudit stabilitu pozorovaného trendu — může důvěru v nalezený trend buď posílit, nebo oslabit.
Toto cvičení je součástí kurzu
Vylepšení datových vizualizací v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Sestav horní a dolní mez 99% intervalu spolehlivosti tak, že k průměru přičteš, resp. odečteš
2.58standardních chyb. - Nastav barvu linie bodového odhadu na bílou.
- Udělej linii bodového odhadu poloprůhlednou nastavením
alphana0.4. - Řekni funkci
plt.fill_between(), mezi jakými hodnotami má pro každý den vyplnit oblast.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Draw 99% inverval bands for average NO2
vandenberg_NO2['lower'] = vandenberg_NO2['mean'] ____ ____*vandenberg_NO2['std_err']
vandenberg_NO2['upper'] = vandenberg_NO2['mean'] ____ ____*vandenberg_NO2['std_err']
# Plot mean estimate as a white semi-transparent line
plt.plot('day', 'mean', data = vandenberg_NO2,
color = '____', alpha = ____)
# Fill between the upper and lower confidence band values
plt.fill_between(x = 'day',
____ = 'lower', ____ = 'upper',
data = vandenberg_NO2)
plt.show()