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90- und 95-%-Bänder

Du siehst einen 40‑Tage‑gleitenden Durchschnitt der NO2-Belastung für die Stadt Cincinnati im Jahr 2013. Um ein möglichst detailliertes Bild der Unsicherheit im Trend zu bekommen, möchtest du sowohl die 90‑ als auch die 99‑%‑Intervalle um diese gleitende Schätzung betrachten.

Richte dazu deine beiden Intervallgrößen und eine orangefarbene ordinale Farbpalette ein. Außerdem: Damit die Bänder präzise ablesbar sind, mache sie halbtransparent, sodass die Seaborn-Hintergrundgitter durchscheinen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

So verbesserst du deine Datenvisualisierungen in Python

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Anleitung zur Übung

  • Setze die Deckkraft der Intervalle auf 40 %.
  • Berechne die unteren und oberen Konfidenzgrenzen.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

int_widths = ['90%', '99%']
z_scores = [1.67, 2.58]
colors = ['#fc8d59', '#fee08b']

for percent, Z, color in zip(int_widths, z_scores, colors):
    
    # Pass lower and upper confidence bounds and lower opacity
    plt.fill_between(
        x = cinci_13_no2.day, alpha = ____, color = color,
        y1 = cinci_13_no2['mean'] ____ ____*cinci_13_no2['std_err'],
        y2 = cinci_13_no2['mean'] ____ ____*cinci_13_no2['std_err'],
        label = percent)
    
plt.legend()
plt.show()
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