Créer une bande de confiance
La base aérienne de Vandenberg est souvent utilisée comme site de lancement de fusées dans l'espace. Vous avancez l'hypothèse qu'une récente hausse du rythme des lancements pourrait nuire à la qualité de l'air dans la région avoisinante. Pour explorer cela, vous avez tracé une moyenne mobile sur 25 jours des mesures de NO2 atmosphérique. Pour déterminer si le motif observé relève du bruit aléatoire ou non, vous décidez d'ajouter une bande de confiance à 99 % autour de votre moyenne mobile. L'ajout d'une bande de confiance à une ligne de tendance peut éclairer la stabilité de la tendance observée. Cela peut soit augmenter, soit diminuer la confiance dans la tendance mise en évidence.
Cette activité fait partie du cours
Améliorer vos visualisations de données en Python
Instructions de l’exercice
- Construisez des bandes d'intervalle à 99 % supérieures et inférieures en ajoutant et en soustrayant
2.58erreurs-types à partir de la moyenne. - Rendez la ligne de l'estimation ponctuelle blanche.
- Rendez la ligne de l'estimation ponctuelle semi-transparente en réglant
alphaà0.4. - Indiquez à
plt.fill_between()quelles valeurs remplir entre chaque jour.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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()