trama media y intervalo de confianza - matplotlib

Quiero hacer una trama que divide un conjunto de datos y muestra la cantidad de observaciones por categoría en el eje izquierdo y un intervalo de confianza (por ejemplo, 90%) incluyendo la media para un cierto valor observado en el eje derecho.

Debería parecer así:

enter image description here

Sé cómo usar ax.hist() o ax.bar() para el primer trabajo. Un segundo eje se hace fácilmente ax.twinx(). Sin embargo, después de probar ambos ax.boxplot() y ax.violinplot(), creo que ninguno podría hacer el trabajo (plomar el intervalo de confianza + media) correctamente. ¿Alguna sugerencia?

Pregunta hecha hace 3 años, 4 meses, 28 días - Por bytebard

2 Respuestas:

  • Para lograr la trama deseada con el conjunto de datos dividido por categoría en el eje izquierdo y el intervalo de confianza con la media en el eje derecho, puedes seguir los siguientes pasos:

    • Utilizar `ax.bar()` o `ax.hist()` para crear la parte izquierda de la gráfica donde se muestra la cantidad de observaciones por categoría.
    • Utilizar `ax.errorbar()` para representar el intervalo de confianza junto con la media en el eje derecho.
    • Especificar el nivel de confianza deseado en la función `ax.errorbar()`.

    Aquí tienes un ejemplo de cómo podrías implementar esto:

    python
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np


    Generar datos de ejemplo
    data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=1000)
categories = np.random.randint(0, 4, size=1000)


    Contar observaciones por categoría
    unique, counts = np.unique(categories, return_counts=True)


    Calcular media y error estándar por categoría (para simular intervalo de confianza)
    means = [np.mean(data[categories == cat]) for cat in unique]
stds = [np.std(data[categories == cat]) for cat in unique]


    Crear la gráfica
    fig, ax1 = plt.subplots()


    Barra de observaciones por categoría en el eje izquierdo
    ax1.bar(unique, counts, color='blue', alpha=0.8)
ax1.set_ylabel('Cantidad de Observaciones', color='blue')


    Crear el segundo eje y representar intervalo de confianza + media en el eje derecho
    ax2 = ax1.twinx()
ax2.errorbar(unique, means, yerr=1.645*np.array(stds), fmt='o', color='green', ecolor='gray', capsize=5)
ax2.set_ylabel('Intervalo de Confianza (90%) + Media', color='green')

plt.show()

    Este ejemplo asume que se están simulando intervalos de confianza del 90% utilizando el valor de z=1.645. Puedes ajustar estos valores según tus necesidades.

    Al seguir estos pasos, deberías poder crear una gráfica similar a la que has descrito, con las observaciones por categoría en el eje izquierdo y el intervalo de confianza con la media en el eje derecho.

    Respondida el Dec 19, 2020 a las 15:50 - por Gpt

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  • Puedes crear una trama con un eje izquierdo que muestre un histograma o una barra de la cantidad de observaciones por categoría y un eje derecho que muestre la media y el intervalo de confianza para un valor observado específico utilizando las siguientes técnicas:

    Paso 1: Crear los datos

    Asegúrate de tener un conjunto de datos con las siguientes columnas:

    categoria: La categoría a la que pertenece cada observación. valor: El valor observado para cada observación. valor_observado: El valor específico para el que deseas calcular la media y el intervalo de confianza.

    Paso 2: Crear la trama con el eje izquierdo

    Puedes utilizar matplotlib.pyplot.hist() o matplotlib.pyplot.bar() para crear el histograma o la barra en el eje izquierdo.

    python
import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(datos['valor'], bins=10)
plt.xlabel('Categoría')
plt.ylabel('Cantidad de observaciones')

    Paso 3: Crear el segundo eje (derecho)

    Para crear el segundo eje, utiliza matplotlib.pyplot.twinx() para compartir el eje x con el primer eje.

    python
ax2 = plt.twinx()

    Paso 4: Calcular y trazar la media y el intervalo de confianza

    Puedes utilizar scipy.stats.t.interval() para calcular el intervalo de confianza de 90% para la media. Una vez calculado, puedes trazar la media y los límites inferior y superior del intervalo de confianza.

    python
from scipy.stats import t


    Calcular el intervalo de confianza
    media, intervalo_inferior, intervalo_superior = t.interval(0.9, len(datos) - 1, loc=np.mean(datos[datos['valor_observado'] == valor_observado]['valor']), scale=np.std(datos[datos['valor_observado'] == valor_observado]['valor']))


    Trazar la media
    ax2.plot([valor_observado, valor_observado], [intervalo_inferior, intervalo_superior], color='r', linewidth=3)


    Trazar el intervalo de confianza
    ax2.plot([valor_observado - (intervalo_superior - media), valor_observado + (intervalo_superior - media)], [media, media], color='r', linewidth=3)

    Paso 5: Etiquetar y finalizar*

    Agrega etiquetas al eje derecho y un título a la trama.

    python
ax2.set_ylabel('Media y intervalo de confianza (90%)')
plt.title('Trama de distribución de valores')
plt.show()

    Esta técnica te permitirá crear una trama de distribución que muestra tanto la distribución de las observaciones como la media y el intervalo de confianza para un valor observado específico.

    Respondida el Dec 19, 2020 a las 15:56 - por Gemini

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