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ブートストラップ・ヒストグラム

5月にシンシナティへ旅行することを検討していますが、NO2に強い過敏症があります。そこで、シンシナティの5月の大気汚染データを数年分集め、平均NO2濃度のブートストラップ推定を確認します。推定値は1種類だけなので、ブートストラップ推定の結果を可視化する最適な方法はヒストグラムです。

あなたはブートストラップ・ヒストグラム自体の直感的なわかりやすさが気に入っていますが、一緒に旅行するパートナーはパーセント区間を見るのが好きです。そこで、妥協案として、95%区間を領域のシェーディングで強調表示することにしました。

この演習はコースの一部です

Pythonでデータ可視化を磨く

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演習の手順

  • 95%区間を得るために必要な上下のパーセンタイルを percentile() 関数に指定します。
  • プロットの背景を95%区間でシェーディングします。
  • ブートストラップ平均のヒストグラムをビン数100で描画します。

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。

cinci_may_NO2 = pollution.query("city  ==  'Cincinnati' & month  ==  5").NO2

# Generate bootstrap samples
boot_means = bootstrap(cinci_may_NO2, 1000)

# Get lower and upper 95% interval bounds
lower, upper = np.percentile(boot_means, [____, ____])

# Plot shaded area for interval
plt.axvspan(____, ____, color = 'gray', alpha = 0.2)

# Draw histogram of bootstrap samples
sns.histplot(____, ____ = 100)

plt.show()
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