超越 95%

用 Python 改善你的資料視覺化

Nick Strayer

Instructor

上方單層信賴帶，箭頭指向下方三層信賴帶

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上方單層信賴帶，箭頭指向下方三層信賴帶，另有箭頭指向下方帶的 90% 層級

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上方單層信賴帶，箭頭指向下方三層信賴帶，另有箭頭指向下方帶的 95% 層級

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上方單層信賴帶，箭頭指向下方三層信賴帶，另有箭頭指向下方帶的 99% 層級

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上方單層信賴帶，箭頭指向下方三層信賴帶

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# Interval size setup
sizes    = ['99%', '95%', '90%']
Z_scores = [2.58,   1.96,  1.67]
colors   = ['#fee0b6','#f1a340', '#b35806']



for size, z, color in zip(sizes, Z_scores, colors):

    plt.hlines(y = data.y, 
               # Calculate lower and upper boundaries
               xmin = data['est'] - z*data['std_err'], 
               xmax = data['est'] + z*data['std_err'],
               # Color by interval size
               color = color,

               # Make line thicker for visibility
               linewidth = 7,

               # Label line so legend text is clear
               label = size)

plt.plot('est', 'y', 'ko', data = data, label = 'Point Estimate')
plt.legend()
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三條水平信賴帶，顏色分別表示 90%、95%、99% 信賴區間

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三個信賴區間：上方以外側區間用較深色，中間用相近色調，最後以內側區間用較深色

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widths   = [    '99%',     '90%']
z_scores = [     2.58,      1.67]
colors   = ['#99d8c9', '#41ae76']

for percent, Z, color in zip(widths, z_scores, colors):
    # Set color to distinquish bands
    plt.fill_between(
        x=data.day, 
        y1=data['mean'] - Z*data['std_err'],
        y2=data['mean'] + Z*data['std_err']
        color=color,

        # Lower opacity so grid can show through
        alpha=0.5,

        # Give each band id for the legend
        label=percent)
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兩條信賴帶重疊，較小且較深色的帶內嵌於較大且較淺色的帶內

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sizes = ['99% Confidence Interval', '95%', '90%']

# Set up different line widths for intervals
widths   = [   5,     10,    15]
Z_scores = [2.58,   1.96,  1.67]

for size, z, width in zip(sizes, Z_scores, widths):
    plt.hlines(
        y = data.y, label = size,
        xmin = data['est'] - z*data['std_err'], 
        xmax = data['est'] + z*data['std_err'], 
        color = 'grey'

        # Adjust line thickness by interval
        linewidth = width)

plt.plot('est', 'y', 'wo', data = data, label = 'Point Estimate')
plt.legend()
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三組三層信賴區間，內層為最厚的帶，往外層逐漸變薄

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一起擴大視野！

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