Bootstrap 繪圖簡介

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資料視覺化在資料分析領域至關重要。Bootstrap 繪圖是一種非常有效的視覺化工具，可以直觀地提供不確定性估計。本文介紹了 Bootstrap 繪圖的概念，並提供了在 Python 中建立它們的清晰說明。

揭開 Bootstrap 繪圖的概念

Bootstrap 繪圖通常基於有放回的重取樣，是用於視覺化不確定性估計的圖形顯示。Bootstrap 方法使用許多小的資料樣本平均估計值來估計總體資訊。

相關資料繪製在 Bootstrap 繪圖的 x 軸上，而這些值的 Bootstrap 95% 置信區間繪製在 y 軸上。這有助於我們瞭解資料的變化程度或不確定性。

使用 Python 生成 Bootstrap 繪圖

可以使用 Python 及其強大的庫（如 Seaborn 和 Matplotlib）輕鬆建立 Bootstrap 圖表。Seaborn 是一個基於 Matplotlib 的 Python 資料視覺化庫。它提供了一個高階繪圖介面，用於建立引人注目的統計視覺化效果，例如 Bootstrap 圖表。

深入實踐示例

讓我們來看一些如何在 Python 中建立 Bootstrap 圖表的示例，以幫助理解。

示例 1：建立簡單的 Bootstrap 繪圖

首先，我們需要匯入必要的庫並載入資料集。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# Load the 'tips' dataset from seaborn
tips = sns.load_dataset("tips")

讓我們為資料集的“total_bill”列建立一個簡單的 Bootstrap 繪圖。

# Generate a bootstrap plot of the 'total_bill' column
sns.bootstrap_plot(tips['total_bill'], size=50, stat_func=sns.median)

# Display the plot
plt.show()

在這個例子中，我們使用 Seaborn 的 `bootstrap_plot` 函式建立 'total_bill' 列的 Bootstrap 繪圖。`stat_func` 引數指定要應用於這些樣本的統計函式，`size` 引數指定應生成多少個 Bootstrap 樣本。

示例 2：具有自定義置信區間的 Bootstrap 繪圖

自定義 Bootstrap 繪圖中使用的置信區間是一個常見需求。為此，建立一個特殊函式並將其作為 `stat_func` 引數提供。

import numpy as np

# Define a function to calculate the 90% confidence interval
def ci_func(x, ci=90):
   lower = np.percentile(x, (100 - ci) / 2)
   upper = np.percentile(x, (100 + ci) / 2)
   return lower, upper

# Generate a bootstrap plot of the 'total_bill' column with a customized confidence interval
sns.bootstrap_plot(tips['total_bill'], size=50, stat_func=ci_func)

# Display the plot
plt.show()

在這個例子中，`bootstrap_plot` 函式接收函式 `ci_func`，該函式生成 90% 置信區間。

示例 3：多個 Bootstrap 繪圖進行比較

有時比較多個數據子集的 Bootstrap 圖表可能很有用。

# Generate a bootstrap plot for each day of the week
for day in tips['day'].unique():
   sns.bootstrap_plot(tips[tips['day'] == day]['total_bill'], size=50, stat_func=sns.median)
   plt.title(day)
   plt.show()

藉助此程式碼，我們可以透過為“day”列中的每個不同日期建立單獨的 Bootstrap 繪圖，來比較不同日期的“total_bill”。

侷限性和注意事項

儘管 Bootstrap 繪圖是有效的工具，但也有一些需要注意的事項。即使對於小型或傾斜的資料集，Bootstrap 也不總是能提供對不確定性的精確估計。因此，必須透過應用其他統計檢驗來支援結果。

此外，由於 Bootstrap 需要頻繁的重取樣，因此對於大型資料集來說，它在計算上可能代價高昂。因此，必須考慮處理資源和估計精度之間的權衡。

結論

Bootstrap 繪圖是一種易於理解且可靠的方法，用於顯示圍繞統計估計的不確定性。它們是探索性資料分析的絕佳工具，並幫助科學家和資料分析師快速理解他們的資料。

在本文中，我們使用了 Python 的 seaborn 和 matplotlib 模組介紹了 Bootstrap 繪圖，並深入研究了一些有用的示例。儘管我們觸及了許多重要主題，但關於 Bootstrap 繪圖和統計資料視覺化的學習還有很多。要掌握建立和閱讀 Bootstrap 圖表，請繼續練習和探索各種資料集。