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Tracer la courbe de croissance

Dans l’exercice précédent, vous avez vu que l’intervalle de confiance sur la courbe de croissance est très serré. Vous allez l’explorer graphiquement en traçant plusieurs droites bootstrap ainsi que la courbe de croissance. Vous utiliserez la fonction plt.semilogy() pour créer un tracé avec l’axe des ordonnées en échelle logarithmique. Cela signifie que vous devrez transformer votre droite de régression linéaire théorique pour l’affichage en l’exponentiant.

Cet exercice fait partie du cours

Études de cas en pensée statistique

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Instructions

  • Tracez les points de données avec plt.semilogy(). Les tableaux numpy t et bac_area sont de nouveau dans votre espace de noms.
  • Utilisez np.array() pour générer les valeurs de temps servant à tracer les droites bootstrap. Nommez-les t_bs. Le temps doit aller de 0 à 14 heures.
  • Écrivez une boucle for pour tracer les droites de régression correspondant aux 100 premières paires de réplicats bootstrap. Les tableaux numpy growth_rate_bs_reps et log_a0_bs_reps que vous avez calculés dans le dernier exercice sont dans votre espace de noms.
    • Calculez la courbe de croissance en exponentiant la droite de régression linéaire avec np.exp().
    • Tracez la droite théorique avec plt.semilogy() et les arguments nommés linewidth=0.5, alpha=0.05 et color='red'.
  • Indiquez les légendes des axes et affichez votre graphique. Des libellés adaptés pour les axes x et y sont 'time (hr)' et 'area (sq. µm)'.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Plot data points in a semilog-y plot with axis labeles
_ = ____(____, ____, marker='.', linestyle='none')

# Generate x-values for the bootstrap lines: t_bs
t_bs = ____([____, ____])

# Plot the first 100 bootstrap lines
for i in range(____):
    y = ____(____[i] * ____ + ____[i])
    _ = ____(____, ____, linewidth=____, alpha=____, color=____)
    
# Label axes and show plot
_ = plt.xlabel('____')
_ = plt.ylabel('____')
____
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