置信區間圖

Question

我想比較兩個分布的95％置信區間：

from scipy.stats import lognorm
from scipy.stats import uniform
import numpy as np
prior_fb = uniform(loc=0, scale=0.1)
post_fb = lognorm(s=np.log(1.15), scale=0.0076)

我可以獲得95％的置信區間以及兩種分布的均值：

prior_mean = prior_fb.mean()
prior_interval = prior_fb.interval(0.95)
post_mean = post_fb.mean()
post_interval = post_fb.interval(0.95)

我嘗試生成隨機變量，並使用Origin的“間隔圖”功能繪制那些變量，但我認為Origin假設數據為正態分布，因此“間隔圖”並不真正代表95％的間隔：

先驗的時間間隔應從0.0025到0.0975，由prior_fb.interval(0.95) 。

如何使用matplotlib繪制和比較前后的間隔（和均值）？

Answer 1

我將使用來自matplotlib的箱形圖，您可以傳遞平均值而不是中位數，並且可以傳遞置信區間：

from matplotlib import pyplot
fig, ax = pyplot.subplots()
ax.boxplot([prior_fb.rvs(size=1000),post_fb.rvs(size=1000)],conf_intervals=[prior_interval,post_interval],usermedians=[prior_mean,post_mean],labels=['Prior','Post'])