meridian.analysis.visualizer.ModelFit

Genera grafici di adattamento del modello dall'adattamento del modello Meridian.

Calcola il risultato previsto rispetto a quello effettivo con il livello di confidenza nel tempo e crea grafici per confrontare i valori.

meridian Modello di mix media con i dati non elaborati dell'adattamento del modello.
confidence_level Livello di confidenza per gli intervalli di credibilità degli esiti previsti rappresentati come valore compreso tra 0 e 1. Il valore predefinito è 0.9.

model_fit_data Set di dati contenente il risultato previsto, effettivo e di riferimento nel tempo.

Il set di dati contiene quanto segue:

  • Coordinate: geo, time, metric (mean, ci_hi, ci_lo)
  • Variabili di dati: expected, baseline, actual (risultato)

Metodi

plot_model_fit

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Grafica il risultato previsto rispetto a quello effettivo nel tempo.

Args
selected_times Elenco facoltativo di un sottoinsieme di dimensioni temporali da includere. Per impostazione predefinita, sono inclusi tutti gli orari. Gli orari devono corrispondere alle dimensioni del tempo di meridian.InputData.
selected_geos Elenco facoltativo di un sottoinsieme di dimensioni geografiche da includere. Per impostazione predefinita, sono inclusi tutti i dati geografici. I valori geografici devono corrispondere ai nomi delle dimensioni geografiche di meridian.InputData. Imposta selected_geos o n_top_largest_geos, non impostare entrambi.
n_top_largest_geos Numero facoltativo di aree geografiche più grandi per popolazione da includere. Per impostazione predefinita, sono inclusi tutti i dati geografici. Imposta selected_geos o n_top_largest_geos, non entrambi.
show_geo_level Se True, vengono tracciati a livello geografico anziché un grafico a livello nazionale. Disponibile solo se viene fornito selected_geos o n_top_largest_geos.
include_baseline Se True, mostra il risultato di riferimento previsto senza alcuna esecuzione di media.
include_ci Se True, mostra gli intervalli di credibilità per il risultato previsto.

Resi
Un grafico Altair che mostra l'adattamento del modello.

update_confidence_level

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