置信区间图

Question

我有两个分布要比较95％的置信区间：

from scipy.stats import lognorm
from scipy.stats import uniform
import numpy as np
prior_fb = uniform(loc=0, scale=0.1)
post_fb = lognorm(s=np.log(1.15), scale=0.0076)

我可以获得95％的置信区间以及两个分布的均值：

prior_mean = prior_fb.mean()
prior_interval = prior_fb.interval(0.95)
post_mean = post_fb.mean()
post_interval = post_fb.interval(0.95)

我尝试生成随机变量，并使用Origin的“区间图”功能绘制变量，但我认为Origin假设数据为正态分布，因此“区间图”实际上并不代表95％的区间：

如prior_fb.interval(0.95)所给，先验的间隔应从0.0025到0.0975。

如何使用matplotlib绘制和比较前后的间隔（和均值）？

Answer 1

我将使用matplotlib中的箱形图，您可以传递平均值而不是中位数，并且可以传递置信区间：

from matplotlib import pyplot
fig, ax = pyplot.subplots()
ax.boxplot([prior_fb.rvs(size=1000),post_fb.rvs(size=1000)],conf_intervals=[prior_interval,post_interval],usermedians=[prior_mean,post_mean],labels=['Prior','Post'])