如何在matplotlib中可视化95％置信区间？

Question

我已经学会了如何找到scipy.stats.t这样的95％置信区间

In [1]: from scipy.stats import t
In [2]: t.interval(0.95, 10, loc=1, scale=2)  # 95% confidence interval
Out[2]: (-3.4562777039298762, 5.4562777039298762)
In [3]: t.interval(0.99, 10, loc=1, scale=2)  # 99% confidence interval
Out[3]: (-5.338545334351676, 7.338545334351676)

然而，可视化对我来说很重要。我想知道如何在matplotlib中的曲线的每个节点上显示置信区间条？

我期待的是这样的事情

Answer 1

您不需要.interval方法来获取置信区间的大小，您只需要.ppf方法。

import numpy as np
import scipy.stats as ss
data_m=np.array([1,2,3,4])   #(Means of your data)
data_df=np.array([5,6,7,8])   #(Degree-of-freedoms of your data)
data_sd=np.array([11,12,12,14])   #(Standard Deviations of your data)
import matplotlib.pyplot as plt
plt.errorbar([0,1,2,3], data_m, yerr=ss.t.ppf(0.95, data_df)*data_sd)
plt.xlim((-1,4))

在给定自由度和标准偏差的情况下，

ss.t.ppf(0.95, data_df)*data_sd是一种完全矢量化的方法来获得间隔的（一半）大小。

Answer 2

你需要除以标准偏差，其次，如果你的数据是双面的（如图所示），你需要在高斯的两边都允许2.5％的未命中，即：

ss.t.ppf(0.975, data_df)/np.sqrt(data_df)

由于双方都错过了2.5％，所以总共错过了5％。