这是有效的。您可以显示平均(或中间如果有摆脱局外人的理由),但它会非常误导也可以说是错误的如果你不显示相关的不确定性意味着解决方案。然而,得到许多值的均值的目的是减少不确定性。因此,绘制一个阴影区域覆盖的范围原线分布,将是一个高估的不确定性(这里我假设每个原行没有不确定性,这是错误的,但是如果你有这种不确定性包括数据也可以)。一种标准方法来估计的不确定性很多线(a.k.的平均值。一个时间序列)测量相同的变量是计算引导置信区间。

这是一个从一个例子纸我最近提交:

那些黑色线条的意思是蓝线。我决定公开传播的数据显示所有原来的线。但是,如果我把这个给普通读者,我会摆脱薄的黑色线条,显示(蓝色)和置信区间(粉色)。这些颜色意味着90%的信心意味着应该属于深粉红色阴影,和99%的信心在亮粉红色阴影。给多少你可以信任的蓝线。

这是有效的。您可以显示平均(或中间如果有摆脱局外人的理由),但它会非常误导也可以说是错误的如果你不显示相关的不确定性意味着解决方案。然而,得到许多值的均值的目的是减少不确定性。因此,绘制一个阴影区域覆盖的范围原线分布,将是一个高估的不确定性(这里我假设每个原行没有不确定性,这是错误的,但是如果你有这种不确定性包括数据也可以)。一种标准方法来估计的不确定性很多线(a.k.的平均值。一个时间序列)是计算引导置信区间。

这是一个从一个例子纸我最近提交:

那些黑色线条的意思是蓝线。我决定公开传播的数据显示所有原来的线。但是,如果我把这个给普通读者,我会摆脱薄的黑色线条,显示(蓝色)和置信区间(粉色)。这些颜色意味着90%的信心意味着应该属于深粉红色阴影,和99%的信心在亮粉红色阴影。给多少你可以信任的蓝线。