区间预测作图，python

区间预测作图可以使用 Python 的 Matplotlib 和 Numpy 库来实现。下面是一个简单的例子，演示如何使用这两个库来生成区间预测图：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成数据
x = np.linspace(0, 10, 100)
y = np.sin(x)

# 添加噪声
np.random.seed(42)
y_noise = y + 0.1 * np.random.randn(len(x))

# 拟合数据
p = np.polyfit(x, y_noise, deg=1)
y_fit = np.polyval(p, x)

# 计算置信区间
n = len(x)
t = 2.0   # 95% 置信度
s_err = np.sqrt(np.sum((y_noise - y_fit) ** 2) / (n - 2))
x_mean = np.mean(x)
x_std = np.std(x, ddof=1)
conf = t * s_err * np.sqrt(1.0/n + (x - x_mean)**2 / ((n-1.0)*x_std**2))
upper = y_fit + conf
lower = y_fit - conf

# 生成区间预测图
plt.plot(x, y_noise, 'b.', label='data')
plt.plot(x, y_fit, 'r-', label='fit')
plt.fill_between(x, upper, lower, alpha=0.2)
plt.legend(loc='best')
plt.show()

在这个例子中，我们首先生成了一组数据 `x` 和 `y`，并且添加了一些噪声 `y_noise`。然后通过拟合数据，得到一条拟合曲线 `y_fit`。接着，我们计算了置信区间 `conf`，并分别计算了上限 `upper` 和下限 `lower`。最后，我们使用 `fill_between` 函数来填充置信区间，生成了区间预测图。

注意，这个例子中使用了简单的线性回归模型来拟合数据，实际上这个方法可以适用于各种不同的回归模型。同时，我们假设噪声服从正态分布，因此使用了标准的 t 分布来计算置信区间。如果噪声不服从正态分布，则需要使用不同的方法来计算置信区间。