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बूटस्ट्रैप्ड रिग्रेशन

Long Beach parks and recreation विभाग में NO2 और SO2 के संबंध की जाँच करते हुए, आपने संभावित आउटलायर का एक समूह देखा जिसे आप संदेह करते हैं कि वे correlations को बिगाड़ रहे हैं.

SO2 NO2 scatter

अपनी correlations की अनिश्चितता को bootstrap resampling के माध्यम से जाँचिए ताकि देखें कि आपके fits कितने स्थिर हैं. सुविधा के लिए, bootstrap sampling पूरी हो चुकी है और non-resampled डेटा no2_so2 के साथ no2_so2_boot के रूप में उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में अपनी डेटा विज़ुअलाइज़ेशन बेहतर करें

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • sns.lmplot() को बताइए कि उसे हर bootstrap sample के लिए एक अलग रिग्रेशन रेखा खींचनी है.
  • हर रिग्रेशन रेखा का रंग 'steelblue' रखें और उन्हें 20% opaque बनाइए.
  • रिग्रेशन रेखाओं के चारों ओर डिफ़ॉल्ट Seaborn confidence bands को अक्षम करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

sns.lmplot('NO2', 'SO2', data = no2_so2_boot,
           # Tell seaborn to a regression line for each sample
           ____ = 'sample', 
           # Make lines blue and transparent
           line_kws = {'____': 'steelblue', '____': 0.2},
           # Disable built-in confidence intervals
           ci = ____, legend = False, scatter = False)

# Draw scatter of all points
plt.scatter('NO2', 'SO2', data = no2_so2)

plt.show()
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