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Intervalles à 90, 95 et 99 %

Vous êtes scientifique des données pour une entreprise d'aventures de plein air à Fairbanks, en Alaska. Récemment, la clientèle a eu des problèmes liés à la pollution au SO2, entraînant des annulations coûteuses. L'entreprise possède des capteurs pour le CO, le NO2 et l'O3, mais pas pour les niveaux de SO2.

Vous avez construit un modèle qui prédit les valeurs de SO2 à partir des valeurs des polluants mesurés par capteurs (chargé sous pollution_model, un objet statsmodels). Vous voulez déterminer quelle valeur de polluant a l'effet le plus important sur la prédiction de SO2 de votre modèle. Cela vous aidera à savoir sur quelles valeurs de polluants porter une attention particulière lors de la planification des excursions en plein air. Pour maximiser l'information dans votre rapport, affichez plusieurs niveaux d'incertitude pour les estimations du modèle.

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Instructions de l’exercice

  • Inscrivez les pourcentages de largeur d'intervalle appropriés (parmi 90, 95 et 99 %) selon la liste de valeurs dans alpha.
  • Dans la boucle for, colorez l'intervalle avec sa color attribuée.
  • Passez la valeur de pourcentage width de la boucle à plt.hlines() pour étiqueter la légende.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Add interval percent widths
alphas = [     0.01,  0.05,   0.1] 
widths = [ '__% CI', '__%', '__%']
colors = ['#fee08b','#fc8d59','#d53e4f']

for alpha, color, width in zip(alphas, colors, widths):
    # Grab confidence interval
    conf_ints = pollution_model.conf_int(alpha)
    
    # Pass current interval color and legend label to plot
    plt.hlines(y = conf_ints.index, xmin = conf_ints[0], xmax = conf_ints[1],
               colors = ____, ____ = width, linewidth = 10) 

# Draw point estimates
plt.plot(pollution_model.params, pollution_model.params.index, 'wo', label = 'Point Estimate')

plt.legend()
plt.show()
Modifier et exécuter le code