Matplotlib, Python programlama dilinde kullanılan güçlü bir çizim kütüphanesidir. Grafikleri Tkinter, wxPython veya Qt gibi genel amaçlı GUI araç takımlarını kullanan uygulamalara yerleştirmek için nesne yönelimli bir API sağlar. Matplotlib'in sağladığı önemli araçlardan biri güven aralığı grafiği oluşturma yeteneğidir.
İstatistiksel bir terim olarak güven aralığı, bir örnekleme yönteminin kesinlik derecesini ifade eder. Güven düzeyi, yüzde olarak ifade edilen, ne kadar emin olabileceğinizi gösterir. Örneğin, %99'luk bir güven düzeyi, olasılık tahminlerinizin her birinin muhtemelen %99 oranında doğru olacağını gösterir.
Matplotlib Kullanarak Güven Aralığı Grafiği Oluşturma
Matplotlib'de bir güven aralığı grafiği oluşturmak birkaç adımı içerir. Bu adımları gerçekleştirmek için ilgili Python kodunun açıklamasına bakalım:
Öncelikle gerekli kütüphaneleri içe aktarmalıyız:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import sem, t from scipy import mean
Artık bu adımları takip ederek güven aralığını hesaplayabiliriz.
1. Güven aralığını hesaplayacağımız rastgele bir veri kümesi belirleyin.
2. Veri setinin ortalamasını ve standart hatasını hesaplayın.
3. Güven aralığı için hata marjını belirleyin.
4. Son olarak güven aralığının aralığını hesaplayın.
İşte bu adımlara karşılık gelen Python kodu.
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
'Güven' değişkeni yüzde olarak ifade edilen güven düzeyidir ve 'veri' rastgele veri kümesini içerir. Ortalama ve standart hata, sırasıyla SciPy kütüphanesinin 'mean' ve 'sem' fonksiyonuyla hesaplanır. Hata marjı 'h', standart hatanın 'ppf' fonksiyonunu kullanarak t dağılımından elde ettiğimiz t puanıyla çarpılmasıyla belirlenir. Son olarak güven aralığının aralığını hesaplıyoruz.
Matplotlib'de Güven Aralığının Çizilmesi
Kodun bu son bölümünde güven aralığını görselleştirmek için Matplotlib'i kullanıyoruz.
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()
Verileri görüntülemek için bir çubuk grafiği ve güven aralığını temsil etmek için 'fill_between' yöntemini kullanır. 'Şekil' işlevi yeni bir şekli başlatır ve 'göster' işlevi çizimi sunar.
Güven aralığı grafiği oluşturma Matplotlib, verilerinizi, özellikle istatistiksel analiz içeren verileri görsel olarak analiz etmenin uygun bir yoludur. Bu güçlü araç şunları sunar: kolay ve sezgisel bir yol Karmaşık verileri kolayca yorumlanabilecek bir biçimde sunmak, onu herhangi bir python veri analisti veya bilim insanı için önemli bir araç seti haline getirir. Bunu nasıl yöneteceğimizi ve kullanacağımızı anlayarak veri yorumlama sürecini daha verimli ve doğru hale getirebiliriz.
