Bắt đầu ngayBắt đầu miễn phí

Tạo dải tin cậy (confidence band)

Căn cứ Không quân Vandenberg thường được dùng làm địa điểm phóng tên lửa vào không gian. Bạn cho rằng việc tăng tốc độ phóng tên lửa gần đây có thể làm suy giảm chất lượng không khí ở khu vực lân cận. Để khảo sát, bạn đã vẽ đường trung bình trượt 25 ngày của các phép đo NO2 trong khí quyển. Để giúp quyết định liệu mẫu hình quan sát được là nhiễu ngẫu nhiên hay không, bạn quyết định thêm dải tin cậy 99% xung quanh giá trị trung bình trượt. Việc thêm dải tin cậy cho đường xu hướng có thể giúp làm rõ mức ổn định của xu hướng quan sát được. Điều này có thể làm tăng hoặc giảm mức độ tin cậy vào xu hướng đã phát hiện.

Bài tập này là một phần của khóa học

Nâng cấp trực quan hóa dữ liệu của bạn với Python

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

  • Tạo dải cận trên và cận dưới 99% bằng cách cộng và trừ 2.58 sai số chuẩn từ giá trị trung bình.
  • Đặt màu đường ước lượng điểm (point-estimate) là màu trắng.
  • Làm đường ước lượng điểm bán trong suốt bằng cách đặt alpha thành 0.4.
  • Chỉ định cho plt.fill_between() các giá trị cần tô giữa cho mỗi ngày.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# 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()
Chỉnh sửa và Chạy Mã