Python：滚动计算置信区间

Posted 2023-03-12

【中文标题】Python：滚动计算置信区间

【英文标题】：Python: Calculate confidence interval on a rolling basis

【发布时间】：2022-01-22 12:09:18

【问题描述】：

我有以下数据框：

df = pd.DataFrame(
'a': [0.1, 0.5, 0.1, 0.3],
'b': [0.2, 0.4, 0.2, 0.2],
'c': [0.3, 0.2, 0.4, 0.1],
'd': [0.1, 0.1, 0.1, 0.7],
'e': [0.2, 0.1, 0.3, 0.4],
'f': [0.7, 0.1, 0.1, 0.1]
)

我想在滚动的基础上获得每列的平均值（比如说 rolling(1).mean()），然后获得每个条目的 95% 置信区间 CI = x +- z*s/sqrt( n)，其中 x 是滚动平均值，z 是置信水平值，s 是滚动标准差（比如 rolling(1).stdev），n 是列中的条目数。

这可以在没有循环的情况下以 Python 方式完成吗？

谢谢。

【问题讨论】：

rolling(1).mean 只是数字本身。你能提供你预期的输出吗？

嗯，我想要的结果是每个条目的置信区间数据框。这可能吗？

【参考方案1】：

IIUC，试试：

WINDOW = 2
lower_bound = df.rolling(WINDOW).mean() - 1.96*df.rolling(WINDOW).std()
upper_bound = df.rolling(WINDOW).mean() + 1.96*df.rolling(WINDOW).std()
output = lower_bound.join(upper_bound, lsuffix="_lower", rsuffix="_upper").sort_index(axis=1)

>>> output
    a_lower   a_upper   b_lower  ...   e_upper   f_lower   f_upper
0       NaN       NaN       NaN  ...       NaN       NaN       NaN
1 -0.254372  0.854372  0.022814  ...  0.288593 -0.431558  1.231558
2 -0.254372  0.854372  0.022814  ...  0.477186  0.100000  0.100000
3 -0.077186  0.477186  0.200000  ...  0.488593  0.100000  0.100000

[4 rows x 12 columns]