Growth rate का आकलन
Growth rate निकालने के लिए, आप समय के मुकाबले कुल बैक्टीरियल एरिया के लॉगरिथ्म पर एक linear regression कर सकते हैं. Pairs bootstrap का उपयोग करके growth rate निकालिए और 95% confidence interval पाइए. समय बिंदु, घंटों में, numpy array t में संग्रहीत हैं और बैक्टीरियल एरिया, square micrometers में, bac_area में संग्रहीत है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Statistical Thinking के केस स्टडीज़
अभ्यास निर्देश
np.log()का उपयोग करके बैक्टीरियल एरिया (bac_area) का लॉगरिथ्म निकालें और परिणामlog_bac_areaवैरिएबल में रखें.np.polyfit()का उपयोग करके semilog growth curve का slope और intercept निकालें. Slope कोgrowth_rateऔर intercept कोlog_a0में स्टोर करें.dcst.draw_bs_pairs_linreg()का उपयोग करके growth rate और log initial area के 10,000 pairs bootstrap replicates ड्रॉ करें. परिणामों कोgrowth_rate_bs_repsऔरlog_a0_bs_repsमें स्टोर करें.np.percentile()का उपयोग करके growth rate (growth_rate_bs_reps) का 95% confidence interval निकालें.- Growth rate और confidence interval स्क्रीन पर प्रिंट करें. यह आपके लिए कर दिया गया है, तो परिणाम देखने के लिए 'उत्तर सबमिट करें' पर क्लिक करें!
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Compute logarithm of the bacterial area: log_bac_area
log_bac_area = ____
# Compute the slope and intercept: growth_rate, log_a0
____, ____ = ____
# Draw 10,000 pairs bootstrap replicates: growth_rate_bs_reps, log_a0_bs_reps
____, ____ = ____(
____, ____, size=____
)
# Compute confidence intervals: growth_rate_conf_int
growth_rate_conf_int = ____
# Print the result to the screen
print("""
Growth rate: {0:.4f} 1/hour
95% conf int: [{1:.4f}, {2:.4f}] 1/hour
""".format(growth_rate, *growth_rate_conf_int))