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Estimation de paramètres : durée des périodes d’activité

Calculez la durée moyenne des périodes d’activité pour le type sauvage et le mutant, avec un intervalle de confiance bootstrap à 95 %. Les jeux de données sont à nouveau disponibles dans les tableaux numpy bout_lengths_wt et bout_lengths_mut. Le module dc_stat_think a été importé sous le nom dcst.

Cet exercice fait partie du cours

Études de cas en pensée statistique

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Instructions

  • Calculez la durée moyenne des périodes d’activité pour le type sauvage et le mutant avec np.mean(). Enregistrez les résultats dans mean_wt et mean_mut.
  • Générez 10 000 réplicats bootstrap pour chacun avec dcst.draw_bs_reps(), et stockez-les dans bs_reps_wt et bs_reps_mut.
  • Calculez un intervalle de confiance à 95 % à partir des réplicats bootstrap avec np.percentile(), et stockez les résultats dans conf_int_wt et conf_int_mut.
  • Affichez la moyenne et les intervalles de confiance à l’écran.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Compute mean active bout length
mean_wt = ____
mean_mut = ____

# Draw bootstrap replicates
bs_reps_wt = ____(____, ____, size=____)
bs_reps_mut = ____

# Compute 95% confidence intervals
conf_int_wt = ____(____, [____, ____])
conf_int_mut = ____

# Print the results
print("""
wt:  mean = {0:.3f} min., conf. int. = [{1:.1f}, {2:.1f}] min.
mut: mean = {3:.3f} min., conf. int. = [{4:.1f}, {5:.1f}] min.
""".format(mean_wt, *conf_int_wt, mean_mut, *conf_int_mut))
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