Valutare il tasso di crescita
Per calcolare il tasso di crescita, puoi eseguire una regressione lineare del logaritmo dell'area batterica totale in funzione del tempo. Calcola il tasso di crescita e ottieni un intervallo di confidenza al 95% usando il bootstrap a coppie. I punti temporali, in ore, sono memorizzati nell'array numpy t e l'area batterica, in micrometri quadrati, è memorizzata in bac_area.
Questo esercizio fa parte del corso
Casi di studio nel pensiero statistico
Istruzioni dell'esercizio
- Calcola il logaritmo dell'area batterica (
bac_area) usandonp.log()e salva il risultato nella variabilelog_bac_area. - Calcola pendenza e intercetta della curva di crescita semilog usando
np.polyfit(). Salva la pendenza nella variabilegrowth_ratee l'intercetta inlog_a0. - Estrai 10.000 repliche bootstrap a coppie del tasso di crescita e del log dell'area iniziale usando
dcst.draw_bs_pairs_linreg(). Salva i risultati ingrowth_rate_bs_repselog_a0_bs_reps. - Usa
np.percentile()per calcolare l'intervallo di confidenza al 95% del tasso di crescita (growth_rate_bs_reps). - Stampa a schermo il tasso di crescita e l'intervallo di confidenza. Questo è già stato fatto per te, quindi premi "Submit Answer" per vedere i risultati!
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
# 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))