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신뢰 구간 밴드 만들기

Vandenberg 공군 기지는 우주로 로켓을 발사하는 장소로 자주 사용돼요. 최근 로켓 발사 빈도가 증가하면서 주변 지역의 대기 질이 나빠졌을 수 있다는 가설을 세웠다고 해요. 이를 살펴보기 위해 대기 중 NO2 측정값의 25일 이동 평균선을 그렸어요. 관찰된 패턴이 단순한 잡음인지 아닌지 판단하려고, 이동 평균 주위에 99% 신뢰 밴드를 추가하려고 합니다. 추세선에 신뢰 밴드를 추가하면 관측된 추세의 안정성을 파악하는 데 도움이 되며, 발견한 추세에 대한 신뢰가 높아질 수도 낮아질 수도 있어요.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 데이터 시각화 개선하기

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연습 안내

  • 평균에서 표준 오차 2.58배를 더하고 빼서 99% 상한과 하한 밴드를 만드세요.
  • 점추정 선의 색을 흰색으로 지정하세요.
  • alpha를 0.4로 설정해 점추정 선을 반투명하게 하세요.
  • plt.fill_between()에 각 날짜마다 어떤 값들 사이를 채울지 지정하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Draw 99% inverval bands for average NO2
vandenberg_NO2['lower'] = vandenberg_NO2['mean'] ____ ____*vandenberg_NO2['std_err']
vandenberg_NO2['upper'] = vandenberg_NO2['mean'] ____ ____*vandenberg_NO2['std_err']

# Plot mean estimate as a white semi-transparent line
plt.plot('day', 'mean', data = vandenberg_NO2,
         color = '____', alpha = ____)

# Fill between the upper and lower confidence band values
plt.fill_between(x = 'day', 
                 ____ = 'lower', ____ = 'upper', 
                 data = vandenberg_NO2)

plt.show()
코드 편집 및 실행