Matplotlib adalah pustaka plot yang kuat yang digunakan dalam bahasa pemrograman Python. Ini menyediakan API berorientasi objek untuk menyematkan plot ke dalam aplikasi yang menggunakan toolkit GUI tujuan umum seperti Tkinter, wxPython, atau Qt. Salah satu alat penting yang disediakan oleh Matplotlib adalah kemampuan membuat plot interval kepercayaan.
Interval kepercayaan, sebagai istilah statistik, mengacu pada tingkat kepastian dalam suatu metode pengambilan sampel. Tingkat kepercayaan memberi tahu Anda seberapa yakin Anda, yang dinyatakan dalam persentase. Misalnya, tingkat kepercayaan 99% menunjukkan bahwa setiap perkiraan probabilitas Anda kemungkinan besar 99% akurat.
Membuat Plot Interval Keyakinan Menggunakan Matplotlib
Membuat plot interval kepercayaan di Matplotlib melibatkan beberapa langkah. Mari selami penjelasan kode Python terkait untuk menyelesaikan langkah-langkah berikut:
Pertama, kita harus mengimpor perpustakaan yang diperlukan:
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy.stats import sem, t from scipy import mean
Sekarang, kita dapat menghitung interval kepercayaan dengan mengikuti langkah-langkah berikut.
1. Tentukan kumpulan data acak yang akan kita hitung interval kepercayaannya.
2. Hitung mean dan standard error dari dataset.
3. Tentukan margin of error untuk selang kepercayaan.
4. Terakhir, hitung rentang interval kepercayaan.
Berikut kode Python yang sesuai dengan langkah-langkah tersebut.
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
Variabel 'keyakinan' adalah tingkat kepercayaan yang dinyatakan dalam persentase, dan 'data' berisi kumpulan data acak. Rata-rata dan kesalahan standar masing-masing dihitung dengan fungsi 'rata-rata' dan 'sem' dari perpustakaan SciPy. Margin kesalahan 'h' ditentukan dengan mengalikan kesalahan standar dengan skor-t, yang kita ambil dari distribusi-t menggunakan fungsi 'ppf'. Terakhir, kami menghitung rentang interval kepercayaan.
Merencanakan Interval Keyakinan di Matplotlib
Di bagian terakhir kode ini, kami menggunakan Matplotlib untuk memvisualisasikan interval kepercayaan.
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()
Ia menggunakan plot batang untuk menampilkan data dan metode 'fill_between' untuk mewakili interval kepercayaan. Fungsi 'gambar' menginisialisasi gambar baru dan fungsi 'tampilkan' menyajikan plot.
Membuat plot interval kepercayaan di Matplotlib adalah cara mudah untuk menganalisis data Anda secara visual, terutama data yang melibatkan analisis statistik. Alat canggih ini menawarkan cara yang mudah dan intuitif untuk menyajikan data kompleks dalam bentuk yang mudah diinterpretasikan, menjadikannya perangkat penting bagi analis atau ilmuwan data python mana pun. Dengan memahami cara memanipulasi dan menggunakannya, kita dapat membuat proses interpretasi data menjadi lebih efisien dan akurat.
