Інтервали точкових оцінок

Удосконалення візуалізацій даних у Python

Nick Strayer

Instructor

Схема білих і чорних точок у прямокутнику з написом population

Удосконалення візуалізацій даних у Python

Із великої сукупності точок відібрано малу вибірку чорних і білих точок

Удосконалення візуалізацій даних у Python

Із великої сукупності точок відібрано кілька малих вибірок чорних і білих точок

Удосконалення візуалізацій даних у Python

Коли невизначеність важлива?

Потребує невизначеності

  • Оцінки з вибірки
    • Середнє підмножини
    • Коефіцієнти лінійної моделі

Не потребує невизначеності

  • Факти
    • Підрахунки
    • Підсумки для всієї сукупності
Удосконалення візуалізацій даних у Python

Чому невизначеність важлива?

  • Допомагає оцінити впевненість в оцінці
  • Потрібна для ухвалення рішень
  • Показує обмеження даних

Парашутист, якого тримає парашут

Удосконалення візуалізацій даних у Python

Сітка з багатьох малих вибірок білих і чорних точок

Удосконалення візуалізацій даних у Python

Схема довірчого інтервалу з нижньою та верхньою межами під заштрихованою сіткою вибірок

Удосконалення візуалізацій даних у Python
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)

Базовий графік довірчих інтервалів: горизонтальні сині смуги з білою центральною точкою

Удосконалення візуалізацій даних у Python

Покажімо трохи невизначеності!

Удосконалення візуалізацій даних у Python

Preparing Video For Download...