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Verhältnis von Schnabellänge zu -tiefe

Die linearen Regressionen haben interessante Informationen zur Schnabelgeometrie gezeigt. Die Steigung war 1975 und 2012 gleich. Das deutet darauf hin, dass pro zusätzlichem Millimeter Schnabellänge in beiden Jahren etwa ein halber Millimeter an Tiefe hinzukam. Wenn wir uns aber für die Form des Schnabels interessieren, wollen wir das Verhältnis von Schnabellänge zu -tiefe vergleichen. Lass uns diesen Vergleich durchführen.

Denk daran: Die Daten liegen in bd_1975, bd_2012, bl_1975 und bl_2012.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Statistical Thinking in Python (Teil 2)

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Anleitung zur Übung

  • Erstelle Arrays mit dem Verhältnis von Schnabellänge zu -tiefe für jeden Vogel für 1975 und 2012.
  • Berechne den Mittelwert des Längen-Tiefen-Verhältnisses für 1975 und 2012.
  • Erzeuge jeweils 10.000 Bootstrap-Replikate des Mittelwerts für 1975 und 2012 mit deiner Funktion draw_bs_reps().
  • Bestimme ein 99%-Bootstrap-Konfidenzintervall für das Längen-Tiefen-Verhältnis für 1975 und 2012.
  • Gib die Ergebnisse aus.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Compute length-to-depth ratios
ratio_1975 = ____
ratio_2012 = ____

# Compute means
mean_ratio_1975 = ____
mean_ratio_2012 = ____

# Generate bootstrap replicates of the means
bs_replicates_1975 = ____
bs_replicates_2012 = ____

# Compute the 99% confidence intervals
conf_int_1975 = ____
conf_int_2012 = ____

# Print the results
print('1975: mean ratio =', mean_ratio_1975,
      'conf int =', conf_int_1975)
print('2012: mean ratio =', mean_ratio_2012,
      'conf int =', conf_int_2012)
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