O histograma do bootstrap
Você está planejando tirar férias para Cincinnati em maio, mas tem uma forte sensibilidade a NO2. Você coleta alguns anos de dados de poluição de Cincinnati em maio e analisa uma estimativa por bootstrap dos níveis médios de NO2. Como você tem apenas uma estimativa, a melhor forma de visualizar os resultados das suas estimativas por bootstrap é com um histograma.
Embora você goste da intuição fornecida apenas pelo histograma do bootstrap, sua parceira, que viajará com você, prefere ver intervalos percentis. Para acomodar essa preferência, você decide destacar o intervalo de 95% sombreando a região.
Este exercicio faz parte do curso
Aprimorando suas visualizações de dados em Python
Instruções do exercicio
- Forneça à função
percentile()os percentis inferior e superior necessários para obter um intervalo de 95%. - Realce o fundo do gráfico no intervalo de 95%.
- Desenhe o histograma das médias do bootstrap com 100 bins.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
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()