标签: python matplotlib statistics seaborn data-analysis
我用seaborn绘制了一个2D KDE:
ax = sns.kdeplot(scatter_all["s_zscore"], scatter_all["p_zscore"])
我希望密度估计的水平有意义。我要标记置信区间。基本上我想获得非常接近的东西: this answer,但数据尚未规范化,因此必须保持这种状态。 有人可以给我一个解释,我应该在哪里,如何以及为什么更改级别的计算?我正在寻找下面的评论中所述的明确的统计解释。