성장 곡선 시각화
앞선 연습 문제에서 성장 곡선의 신뢰 구간이 매우 좁다는 것을 확인했습니다. 여기서는 여러 부트스트랩 선과 성장 곡선을 함께 그래프로 나타내어 이를 시각적으로 살펴봅니다. plt.semilogy() 함수를 사용하여 y축을 로그 스케일로 표현합니다. 이를 위해 이론적 선형 회귀 곡선을 지수화하여 변환해야 합니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
통계적 사고 사례 연구
연습 안내
plt.semilogy()를 사용하여 데이터 포인트를 그립니다.numpy배열t와bac_area는 네임스페이스에 이미 준비되어 있습니다.np.array()를 사용하여 부트스트랩 선을 그릴 시간 값을 생성하고, 이를t_bs라고 부릅니다. 시간은 0시간에서 14시간까지로 설정합니다.for루프를 작성하여 처음 100쌍의 부트스트랩 복제본에 해당하는 회귀선을 그립니다. 이전 연습 문제에서 계산한numpy배열growth_rate_bs_reps와log_a0_bs_reps는 네임스페이스에 있습니다.np.exp()를 사용하여 선형 회귀선을 지수화함으로써 성장 곡선을 계산합니다.plt.semilogy()에 키워드 인수linewidth=0.5,alpha=0.05,color='red'를 지정하여 이론적인 선을 그립니다.
- 축에 레이블을 지정하고 그래프를 표시합니다. x축과 y축에 적합한 레이블은 각각
'time (hr)'과'area (sq. µm)'입니다.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Plot data points in a semilog-y plot with axis labeles
_ = ____(____, ____, marker='.', linestyle='none')
# Generate x-values for the bootstrap lines: t_bs
t_bs = ____([____, ____])
# Plot the first 100 bootstrap lines
for i in range(____):
y = ____(____[i] * ____ + ____[i])
_ = ____(____, ____, linewidth=____, alpha=____, color=____)
# Label axes and show plot
_ = plt.xlabel('____')
_ = plt.ylabel('____')
____