Bootstrap 绘图简介

---

数据可视化在数据分析领域至关重要。Bootstrap 绘图是一种非常有效的可视化工具，可以直观地提供不确定性估计。本文介绍了 Bootstrap 绘图的概念，并提供了在 Python 中创建它们的清晰说明。

揭开 Bootstrap 绘图的概念

Bootstrap 绘图通常基于有放回的重采样，是用于可视化不确定性估计的图形显示。Bootstrap 方法使用许多小的数据样本平均估计值来估计总体信息。

相关数据绘制在 Bootstrap 绘图的 x 轴上，而这些值的 Bootstrap 95% 置信区间绘制在 y 轴上。这有助于我们了解数据的变化程度或不确定性。

使用 Python 生成 Bootstrap 绘图

可以使用 Python 及其强大的库（如 Seaborn 和 Matplotlib）轻松创建 Bootstrap 图表。Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的 Python 数据可视化库。它提供了一个高级绘图接口，用于创建引人注目的统计可视化效果，例如 Bootstrap 图表。

深入实践示例

让我们来看一些如何在 Python 中创建 Bootstrap 图表的示例，以帮助理解。

示例 1：创建简单的 Bootstrap 绘图

首先，我们需要导入必要的库并加载数据集。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

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

让我们为数据集的“total_bill”列创建一个简单的 Bootstrap 绘图。

# 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()

在这个例子中，我们使用 Seaborn 的 `bootstrap_plot` 函数创建 'total_bill' 列的 Bootstrap 绘图。`stat_func` 参数指定要应用于这些样本的统计函数，`size` 参数指定应生成多少个 Bootstrap 样本。

示例 2：具有自定义置信区间的 Bootstrap 绘图

自定义 Bootstrap 绘图中使用的置信区间是一个常见需求。为此，创建一个特殊函数并将其作为 `stat_func` 参数提供。

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()

在这个例子中，`bootstrap_plot` 函数接收函数 `ci_func`，该函数生成 90% 置信区间。

示例 3：多个 Bootstrap 绘图进行比较

有时比较多个数据子集的 Bootstrap 图表可能很有用。

# 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()

借助此代码，我们可以通过为“day”列中的每个不同日期创建单独的 Bootstrap 绘图，来比较不同日期的“total_bill”。

局限性和注意事项

尽管 Bootstrap 绘图是有效的工具，但也有一些需要注意的事项。即使对于小型或倾斜的数据集，Bootstrap 也不总是能提供对不确定性的精确估计。因此，必须通过应用其他统计检验来支持结果。

此外，由于 Bootstrap 需要频繁的重采样，因此对于大型数据集来说，它在计算上可能代价高昂。因此，必须考虑处理资源和估计精度之间的权衡。

结论

Bootstrap 绘图是一种易于理解且可靠的方法，用于显示围绕统计估计的不确定性。它们是探索性数据分析的绝佳工具，并帮助科学家和数据分析师快速理解他们的数据。

在本文中，我们使用了 Python 的 seaborn 和 matplotlib 模块介绍了 Bootstrap 绘图，并深入研究了一些有用的示例。尽管我们触及了许多重要主题，但关于 Bootstrap 绘图和统计数据可视化的学习还有很多。要掌握创建和阅读 Bootstrap 图表，请继续练习和探索各种数据集。