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増殖速度の評価

増殖速度を求めるには、細菌の総面積の対数と時間の線形回帰を行います。増殖速度を計算し、ペアブートストラップを使って95%信頼区間を求めましょう。時間（単位：時間）は numpy 配列 t に、細菌の面積（単位：平方マイクロメートル）は bac_area に格納されています。

この演習はコースの一部です

統計的思考 ケーススタディ

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演習の手順

  • np.log() を使って細菌の面積（bac_area）の対数を計算し、結果を変数 log_bac_area に格納してください。
  • np.polyfit() を使って半対数増殖曲線の傾きと切片を計算してください。傾きを変数 growth_rate に、切片を log_a0 に格納してください。
  • dcst.draw_bs_pairs_linreg() を使って、増殖速度と対数初期面積のペアブートストラップ反復を10,000回実施してください。結果はそれぞれ growth_rate_bs_reps と log_a0_bs_reps に格納してください。
  • np.percentile() を使って、増殖速度（growth_rate_bs_reps）の95%信頼区間を計算してください。
  • 増殖速度と信頼区間を画面に出力してください。この部分はすでに記述されているので、回答を送信して結果を確認しましょう。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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))
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