Intervalles autour d'estimations ponctuelles

Améliorer vos visualisations de données en Python

Nick Strayer

Instructor

Schéma de points blancs et noirs dans une boîte étiquetée population

Améliorer vos visualisations de données en Python

Un petit échantillon de points noirs et blancs est tiré de la grande population de points

Améliorer vos visualisations de données en Python

Plusieurs petits échantillons de points noirs et blancs sont tirés de la grande population de points

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Quand l'incertitude est-elle importante ?

Nécessite de l'incertitude

  • Estimations à partir d'un échantillon
    • Moyenne d'un sous-ensemble
    • Coefficients d'un modèle linéaire

Ne nécessite pas d'incertitude

  • Faits
    • Comptes
    • Synthèses d'une population entière
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Pourquoi l'incertitude est-elle importante ?

  • Aide à jauger la confiance dans l'estimation
  • Essentielle pour la prise de décision
  • Reconnaît les limites des données

Parachutiste soutenu par un parachute

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Grille de nombreux petits échantillons de points blancs et noirs

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Schéma d'intervalle de confiance avec bornes inférieure et supérieure sous une grille d'échantillons grisée

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plt.hlines(xmin='lower', xmax='upper', y='y', data=data, 
           linewidth=5, color='steelblue', alpha=0.5)

# Point-estimate for reference plt.plot('est', 'y', 'k|', data = data)

Graphique d'intervalle de confiance de base : barres horizontales bleues avec point blanc au centre

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Illustrons un peu d'incertitude !

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