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Genera diagramas de adecuación del modelo a partir del ajuste del modelo de Meridian.
meridian.analysis.visualizer.ModelFit(
meridian: meridian.model.model.Meridian,
confidence_level: float = c.DEFAULT_CONFIDENCE_LEVEL
)
Calcula el resultado esperado en comparación con el real según el nivel de confianza a lo largo del tiempo y genera diagramas gráficos para comparar los valores.
Métodos
plot_model_fit
plot_model_fit(
selected_times: (Sequence[str] | None) = None,
selected_geos: (Sequence[str] | None) = None,
n_top_largest_geos: (int | None) = None,
show_geo_level: bool = False,
include_baseline: bool = True,
include_ci: bool = True
) -> alt.Chart
Genera un diagrama comparativo del resultado esperado y el real a lo largo del tiempo.
| Args | |
|---|---|
selected_times
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Es una lista opcional de un subconjunto de dimensiones temporales que se pueden incluir.
De forma predeterminada, se incluyen todos los períodos. Los períodos deben coincidir con las dimensiones temporales de meridian.InputData.
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selected_geos
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Es una lista opcional de un subconjunto de dimensiones geográficas que se pueden incluir. De forma predeterminada, se incluyen todas las ubicaciones geográficas. Las ubicaciones geográficas deben coincidir con los nombres de las dimensiones geográficas de meridian.InputData. Configura selected_geos o n_top_largest_geos, pero no ambos.
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n_top_largest_geos
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Cantidad opcional de las ubicaciones geográficas más grandes por población que se pueden incluir. De forma predeterminada, se incluyen todas las ubicaciones geográficas. Configura selected_geos o n_top_largest_geos, pero no ambos.
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show_geo_level
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Si es True, crea un diagrama a nivel de la ubicación geográfica en vez del país. Solo está disponible si se proporcionan selected_geos o n_top_largest_geos.
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include_baseline
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Si es True, muestra el resultado esperado del valor de referencia sin ninguna ejecución de contenido de medios.
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include_ci
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Si es True, muestra los intervalos creíbles para el resultado esperado.
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| Returns | |
|---|---|
| Diagrama de Altair que muestra el ajuste del modelo. |
update_confidence_level
update_confidence_level(
confidence_level: float
)
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