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python - 在 Python 中绘制回归线、置信区间和预测区间

coder 2023-08-13 原文

我是回归游戏的新手，希望为满足特定条件(即平均复制值超过阈值；请参阅下)。

数据 是为跨 20 个不同值的独立变量 x 生成的:x=(20-np.arange(20))**2，其中 rep_num=10 为每个条件复制。数据在 x 上显示出很强的非线性，如下所示:

import numpy as np

mu = [.40, .38, .39, .35, .37, .33, .34, .28, .11, .24,
      .03, .07, .01, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]     

data = np.zeros((20, rep_num))
for i in range(13):
    data[i] = np.clip(np.random.normal(loc=mu[i], scale=0.1, size=rep_num), 0., 1.)

我可以绘制数据的散点图；复制均值用红点表示:

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(np.log10(np.tile(x[:,None], rep_num)), data, 
            facecolors='none', edgecolors='k', alpha=0.25)
plt.plot(np.log10(x), data.mean(1), 'ro', alpha=0.8)
plt.plot(np.log10(x), np.repeat(0., 20), 'k--')
plt.xlim(-0.02, np.max(np.log10(x)) + 0.02)
plt.ylim(-0.01, 0.7)

我的目标是仅为那些重复均值 > 0.02 的数据绘制回归线。此外，我想在回归周围添加一个 95% 的置信区间(黑色虚线)，以及一个 95% 的预测区间(蓝色虚线)——理想情况下，预测区间也可以用透明蓝色着色背景。

最终图(预测区间内没有蓝色背景)看起来像这样:

我该怎么做？我的在线搜索使用 seaborn、scipy 和 statsmodels 产生了非常不同的部分方法。其中一些模板函数的应用似乎无法与现有的 matplotlib 散点图一起使用。

最佳答案

好的，这是一个镜头(虽然没有预测范围)。首先你要选择适用的数据:

threshold = 0.02
reg_x = np.log10(x)[data.mean(1)>threshold]
reg_y = data.mean(1)[data.mean(1)>threshold]

然后您选择一个模型并进行拟合。请注意，这里我选择了二阶多项式，但原则上你可以做任何事情。对于我使用 kapteyn 的配合，它有一个内置的置信度禁令方法，尽管它很容易实现(参见例如 Delta method)

from kapteyn import kmpfit

# Set model to fit.
def model(p, x):
    a, b, c = p
    return a + b*x + c*x**2

# Perform fit.
f = kmpfit.simplefit(model, [.1, .1, .1], reg_x, reg_y)

f 包含所有估计参数等，您可以将其用于绘图等。

x = np.linspace(0, 3, 100)
plt.plot(x, model(f.params, x), linestyle='-', color='black', marker='')

对于置信带，我们需要模型相对于参数的偏导数(是的，一些数学)。同样，这对于多项式模型来说很容易，对于任何其他模型也不应该成为问题。

# Partial derivatives:
dfdp = [1., reg_x, reg_x**2]
_, ci_upper, ci_lower = f.confidence_band(reg_x, dfdp, 0.95, model)

# Plot.
plt.plot(reg_x, ci_upper, linestyle='--', color='black', marker='')
plt.plot(reg_x, ci_lower, linestyle='--', color='black', marker='')

不幸的是，包中没有prediction_bands() 例程，至少我不知道。假设您找到了预测带的一些方法，但绘图和准备工作看起来是一样的。

p_upper, p_lower = prediction_band(*args, **kwargs)
plt.fill_between(reg_x, p_upper, p_lower, facecolor='blue', alpha=0.2, linestyle='')

希望这对你有帮助，L。

关于python - 在 Python 中绘制回归线、置信区间和预测区间，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45910019/

置信pythoncode39sectionmatplotlibstatisticsregressionseaborn

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