Pearsonova korelace dat potomků a rodičů
Pearsonův korelační koeficient se zdá být užitečnou mírou toho, jak silně potomci dědí hloubku zobáku po rodičích. Vypočítej Pearsonův korelační koeficient mezi hloubkou zobáku rodičů a potomků pro G. scandens a totéž proveď pro G. fortis. Poté pomocí funkce z předchozího cvičení vypočítej 95% interval spolehlivosti metodou párového bootstrapu.
Data jsou uložena v proměnných bd_parent_scandens, bd_offspring_scandens, bd_parent_fortis a bd_offspring_fortis.
Toto cvičení je součástí kurzu
Statistical Thinking in Python (Part 2)
Pokyny k cvičení
- Pomocí funkce
pearson_r()kterou jsi napsal/a v první části tohoto kurzu vypočítej Pearsonův korelační koeficient pro G. scandens a G. fortis. - Pomocí funkce
draw_bs_pairs()z předchozího cvičení získej 1000 párů bootstrap replikátů Pearsonova korelačního koeficientu pro G. scandens a G. fortis. - Na základě bootstrap replikátů vypočítej 95% interval spolehlivosti pro obě skupiny.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Compute the Pearson correlation coefficients
r_scandens = ____
r_fortis = ____
# Acquire 1000 bootstrap replicates of Pearson r
bs_replicates_scandens = ____
bs_replicates_fortis = ____
# Compute 95% confidence intervals
conf_int_scandens = ____
conf_int_fortis = ____
# Print results
print('G. scandens:', r_scandens, conf_int_scandens)
print('G. fortis:', r_fortis, conf_int_fortis)