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부트스트랩 회귀

롱비치 공원·레크리에이션 부서에서 NO2와 SO2의 관계를 조사하던 중, 상관관계를 왜곡할 수 있는 잠재적 이상치 군집을 발견했어요.

SO2 NO2 scatter

부트스트랩 리샘플링을 통해 상관관계의 불확실성을 살펴보고, 적합 결과가 얼마나 안정적인지 확인해 보세요. 편의를 위해, 부트스트랩 샘플링은 완료되어 있으며 비리샘플링 데이터인 no2_so2와 함께 no2_so2_boot로 제공돼요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 데이터 시각화 개선하기

강의 보기

연습 안내

  • 각 부트스트랩 sample마다 별도의 회귀선을 그리도록 sns.lmplot()에 알려주세요.
  • 모든 회귀선의 색상을 'steelblue'로 지정하고, 불투명도를 20%로 설정하세요.
  • 회귀선 주변의 기본 Seaborn 신뢰 대역을 비활성화하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

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()
코드 편집 및 실행