Matplotlib is een krachtige plotbibliotheek die wordt gebruikt in de programmeertaal Python. Het biedt een objectgeoriënteerde API voor het inbedden van plots in toepassingen die GUI-toolkits voor algemene doeleinden gebruiken, zoals Tkinter, wxPython of Qt. Een van de belangrijke hulpmiddelen van Matplotlib is de mogelijkheid om een betrouwbaarheidsintervalgrafiek te maken.
Betrouwbaarheidsinterval verwijst als statistische term naar de mate van zekerheid in een steekproefmethode. Een betrouwbaarheidsniveau vertelt u hoe zeker u kunt zijn, uitgedrukt als een percentage. Een betrouwbaarheidsniveau van 99% suggereert bijvoorbeeld dat al uw waarschijnlijkheidsschattingen waarschijnlijk 99% van de tijd accuraat zijn.
Een betrouwbaarheidsintervalgrafiek maken met behulp van Matplotlib
Het maken van een betrouwbaarheidsintervalplot in Matplotlib omvat verschillende stappen. Laten we ons verdiepen in de uitleg van de bijbehorende Python-code om deze stappen te voltooien:
Eerst moeten we de benodigde bibliotheken importeren:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import sem, t from scipy import mean
Nu kunnen we het betrouwbaarheidsinterval berekenen door deze stappen te volgen.
1. Bepaal een willekeurige dataset waarvoor we het betrouwbaarheidsinterval gaan berekenen.
2. Bereken de gemiddelde en standaardfout van de dataset.
3. Bepaal de foutmarge voor het betrouwbaarheidsinterval.
4. Bereken ten slotte het bereik van het betrouwbaarheidsinterval.
Hier is de Python-code die overeenkomt met deze stappen.
confidence = 0.95 data = np.random.rand(100) n = len(data) m = mean(data) std_err = sem(data) h = std_err * t.ppf((1 + confidence) / 2, n - 1) start = m - h end = m + h
De variabele 'vertrouwen' is het betrouwbaarheidsniveau uitgedrukt als een percentage, en 'data' bevat de willekeurige dataset. De gemiddelde en standaardfout worden berekend door respectievelijk de 'mean'- en 'sem'-functie van de SciPy-bibliotheek. De foutmarge 'h' wordt bepaald door de standaardfout te vermenigvuldigen met de t-score, die we uit de t-verdeling halen met behulp van de 'ppf'-functie. Ten slotte berekenen we het bereik van het betrouwbaarheidsinterval.
Het betrouwbaarheidsinterval in Matplotlib uitzetten
In dit laatste deel van de code gebruiken we Matplotlib om het betrouwbaarheidsinterval te visualiseren.
plt.figure(figsize=(9,6))
plt.bar(np.arange(len(data)), data)
plt.fill_between(np.arange(len(data)), start, end, color='b', alpha=0.1)
plt.title('Confidence Interval')
plt.show()
Het gebruikt een staafdiagram om de gegevens weer te geven en de 'fill_between'-methode om het betrouwbaarheidsinterval weer te geven. De 'figure'-functie initialiseert een nieuwe figuur en de 'show'-functie presenteert de plot.
Een betrouwbaarheidsintervalgrafiek maken in Matplotlib is een handige manier om uw gegevens visueel te analyseren, vooral gegevens waarbij statistische analyse betrokken is. Deze krachtige tool biedt een gemakkelijke en intuïtieve manier om complexe gegevens te presenteren in een vorm die gemakkelijk kan worden geïnterpreteerd, waardoor het een essentiële toolkit wordt voor elke python-data-analist of wetenschapper. Door te begrijpen hoe we dit kunnen manipuleren en gebruiken, kunnen we het proces van gegevensinterpretatie efficiënter en nauwkeuriger maken.
