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Correlación entre datos de progenie y parentales

Para cuantificar la correlación entre las profundidades del pico de la descendencia y de los padres, queremos calcular estadísticas como el coeficiente de correlación de Pearson entre padres y crías. Para obtener intervalos de confianza, necesitamos hacer un pairs bootstrap.

Ya has escrito una función para hacer pairs bootstrap y obtener estimaciones de parámetros derivados de una regresión lineal. Tu tarea en este ejercicio es crear una nueva función con firma de llamada draw_bs_pairs(x, y, func, size=1) que realice pairs bootstrap y calcule una única estadística sobre las muestras emparejadas definidas. La estadística de interés se calcula llamando a func(bs_x, bs_y). En el siguiente ejercicio, usarás pearson_r como func.

Este ejercicio forma parte del curso

Pensamiento estadístico en Python (Parte 2)

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Instrucciones del ejercicio

  • Prepara un array de índices del que muestrear. (Recuerda que, en pairs bootstrap, elegimos índices aleatoriamente y los usamos para obtener los pares.)
  • Inicializa el array de réplicas bootstrap. Debe ser un array unidimensional de longitud size.
  • Escribe un bucle for para extraer las muestras.
  • Elige índices aleatorios del array de índices que preparaste antes.
  • Extrae los valores de x y los de y del array de entrada usando los índices que acabas de elegir para generar una muestra bootstrap.
  • Usa func para calcular la estadística de interés a partir de las muestras bootstrap de x e y y guárdala en tu array de réplicas bootstrap.
  • Devuelve el array de réplicas bootstrap.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

def draw_bs_pairs(x, y, func, size=1):
    """Perform pairs bootstrap for a single statistic."""

    # Set up array of indices to sample from: inds
    inds = ____

    # Initialize replicates: bs_replicates
    bs_replicates = ____

    # Generate replicates
    for i in range(size):
        bs_inds = ____
        bs_x, bs_y = ____
        bs_replicates[i] = ____

    return bs_replicates
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