Гистограмма бутстрэпа
Вы планируете поездку в Цинциннати в мае, однако у вас повышенная чувствительность к NO2. Вы собираете данные о загрязнении воздуха в Цинциннати за несколько майских сезонов и строите бутстрэп-оценку среднего уровня NO2. Поскольку у вас есть только одна оценка, лучший способ визуализировать результаты бутстрэпа — гистограмма.
Вам нравится интуитивная наглядность такой гистограммы, однако ваш партнёр по поездке предпочитает видеть процентные интервалы. Чтобы учесть его пожелания, вы решаете выделить 95%-й интервал, закрасив соответствующую область.
Это упражнение является частью курса
Улучшение визуализации данных в Python
Инструкции к упражнению
- Передайте в функцию
percentile()верхний и нижний перцентили, необходимые для получения 95%-го интервала. - Закрасьте фон графика в пределах 95%-го интервала.
- Постройте гистограмму средних значений бутстрэпа с 100 столбцами.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
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()