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Correlazione tra discendenti e genitori

Per quantificare la correlazione tra la profondità del becco di discendenti e genitori, vogliamo calcolare statistiche come il coefficiente di correlazione di Pearson tra genitori e prole. Per ottenere gli intervalli di confidenza, dobbiamo eseguire un pairs bootstrap.

Hai già scritto una funzione per eseguire il pairs bootstrap e ottenere stime dei parametri derivati da una regressione lineare in questa esercitazione. Il tuo compito in questo esercizio è creare una nuova funzione con firma draw_bs_pairs(x, y, func, size=1) che esegua il pairs bootstrap e calcoli un'unica statistica sui campioni in coppia definiti. La statistica di interesse è calcolata chiamando func(bs_x, bs_y). Nel prossimo esercizio, userai pearson_r come func.

Questo esercizio fa parte del corso

Pensiero statistico in Python (Parte 2)

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Istruzioni dell'esercizio

  • Imposta un array di indici da cui campionare. (Ricorda: nel pairs bootstrap scegliamo casualmente gli indici e li usiamo per ottenere le coppie.)
  • Inizializza l'array delle repliche bootstrap. Deve essere un array monodimensionale di lunghezza size.
  • Scrivi un ciclo for per estrarre i campioni.
  • Scegli casualmente indici dall'array di indici che hai impostato in precedenza.
  • Estrai i valori di x e i valori di y dagli array di input usando gli indici appena scelti per generare un campione bootstrap.
  • Usa func per calcolare la statistica di interesse dai campioni bootstrap di x e y e salvala nel tuo array di repliche bootstrap.
  • Restituisci l'array di repliche bootstrap.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

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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