始める無料で始める

90% と 95% のバンド

ここでは、2013年のシンシナティ市における NO2 汚染レベルの40日ローリング平均を見ています。トレンドの不確実性をできるだけ詳しく示すため、ローリング推定のまわりに 90% と 99% の区間の両方を確認したいとします。

そのために、2つの区間幅を設定し、オレンジ系の順序カラーパレットを用意してください。さらに、バンドを半透明にして Seaborn の背景グリッドが透けて見えるようにし、読み取りを正確にできるようにします。

この演習はコースの一部です

Pythonでデータ可視化を磨く

コースを見る

演習の手順

  • 区間の不透明度を40%に設定します。
  • 信頼区間の下限と上限を計算します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

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()
コードを編集して実行