ПочатиПочніть безкоштовно

Створення довірчої смуги

База ВПС Ванденберґ часто використовується як місце для запуску ракет у космос. Ви припускаєте, що нещодавнє збільшення темпів пусків може погіршувати якість повітря в навколишньому регіоні. Щоб це дослідити, ви побудували 25-денне ковзне середнє вимірювань атмосферного NO2. Щоб вирішити, чи є побачений шаблон випадковим шумом, ви додаєте 99% довірчу смугу навколо вашого ковзного середнього. Додавання довірчої смуги до трендової лінії допомагає зрозуміти стабільність тренду. Це може або підвищити, або знизити впевненість у виявленому тренді.

Ця вправа є частиною курсу

Удосконалення візуалізацій даних у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Побудуйте верхню та нижню межі 99% інтервалу, додаючи та віднімаючи 2.58 стандартні похибки від середнього.
  • Зробіть лінію точкової оцінки білою.
  • Зробіть лінію точкової оцінки напівпрозорою, встановивши alpha на 0.4.
  • Вкажіть для plt.fill_between(), між якими значеннями потрібно заповнювати для кожного дня.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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()
Редагувати та запускати код