1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Ulepszanie wizualizacji danych w Pythonie
Connected

ćwiczenie

Podstawowe przedziały ufności

Jesteś analitykiem danych w firmie produkującej fajerwerki w Des Moines w stanie Iowa. Musisz przekonać władze miasta, że wielki pokaz fajerwerków twojej firmy nie zaszkodził jakości powietrza. W tym celu analizujesz średnie poziomy zanieczyszczeń w tygodniu po czwartym lipca i porównujesz je z odczytami zebranymi po ostatnim pokazie. Pokazując przedziały ufności wokół wartości średnich, możesz udowodnić, że ostatnie odczyty mieściły się w normalnym zakresie.

Dane są wczytane jako average_ests – każdy wiersz odpowiada jednemu mierzonemu zanieczyszczeniu.

Instrukcje

100 XP

  • Utwórz dolną i górną granicę 95% przedziału ufności:

    • Dolną granicę oblicz, odejmując 1,96 błędu standardowego ('std_err') od wartości 'mean' estymatorów.
    • Górną granicę oblicz, dodając 1,96 błędu standardowego ('std_err') do wartości 'mean' estymatorów.

  • Przekaż pollutant jako zmienną podziału (faceting) do sns.FacetGrid() i odłącz osie x wykresów, aby przedziały miały odpowiednie rozmiary.

  • Przekaż wyznaczone granice przedziałów do zmapowanej funkcji plt.hlines().