Точечный доверительный конверт для qq-графика (или probplot) в python

У меня есть список времени между прибытиями, и я использую scipy.stats.probplot для построения вероятностного графика (который похож на qq-график). Мои данные находятся в списке l и я звоню

scipy.stats.probplot(l, dist=stats.expon)

Как я могу добавить на график точечный доверительный конверт. Предыдущий ответ SO показал, как это сделать в R, но мне нужно сделать это на питоне.

Я также пробовал statsmodels, но, похоже, он имеет немного меньшую функциональность, чем эквивалент scipy (например, он не вычисляет ошибку R ^ 2).


python scipy statsmodels
person eleanora    schedule 30.07.2014    source источник
comment
вы нашли ответ на свой вопрос?   -  person user_na    schedule 08.08.2018

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Я опубликовал немного другой пример, но он может вам помочь...

#!/usr/bin/env python

from scipy.stats import t
from numpy import average, std
from math import sqrt

if __name__ == '__main__':
    # data we want to evaluate: average height of 30 one year old male and
    # female toddlers. Interestingly, at this age height is not bimodal yet
    data = [63.5, 81.3, 88.9, 63.5, 76.2, 67.3, 66.0, 64.8, 74.9, 81.3, 76.2,
            72.4, 76.2, 81.3, 71.1, 80.0, 73.7, 74.9, 76.2, 86.4, 73.7, 81.3,
            68.6, 71.1, 83.8, 71.1, 68.6, 81.3, 73.7, 74.9]
    mean = average(data)
    # evaluate sample variance by setting delta degrees of freedom (ddof) to
    # 1. The degree used in calculations is N - ddof
    stddev = std(data, ddof=1)
    # Get the endpoints of the range that contains 95% of the distribution
    t_bounds = t.interval(0.95, len(data) - 1)
    # sum mean to the confidence interval
    ci = [mean + critval * stddev / sqrt(len(data)) for critval in t_bounds]
    print "Mean: %f" % mean
    print "Confidence Interval 95%%: %f, %f" % (ci[0], ci[1])
person divyaSharma    schedule 13.08.2014
comment
Ваш пример, безусловно, относится к среднему значению распределения, но вопрос был о квантилях на графике qq. Очевидно, что доверительный интервал шире для самого низкого и самого высокого квантилей. - person user_na; 08.08.2018