Biểu đồ histogram của bootstrap
Bạn đang cân nhắc đi nghỉ ở Cincinnati vào tháng 5, nhưng bạn rất nhạy cảm với NO2. Bạn lấy dữ liệu ô nhiễm trong vài năm ở Cincinnati vào tháng 5 và xem ước lượng bootstrap của mức NO2 trung bình. Bạn chỉ có một ước lượng, nên cách tốt nhất để trực quan hóa kết quả bootstrap là dùng biểu đồ histogram.
Dù bạn thấy trực giác của biểu đồ histogram bootstrap là đủ, người bạn đồng hành của bạn lại thích xem các khoảng phần trăm. Để chiều theo họ, bạn quyết định làm nổi bật khoảng 95% bằng cách tô bóng vùng đó.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nâng cấp trực quan hóa dữ liệu của bạn với Python
Hướng dẫn bài tập
- Cung cấp cho hàm
percentile()các phân vị dưới và trên cần thiết để lấy khoảng 95%. - Tô nền của biểu đồ trong khoảng 95%.
- Vẽ histogram của các giá trị trung bình bootstrap với 100 bins.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
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()