자손과 부모 데이터의 피어슨 상관
피어슨 상관 계수는 부모의 부리 깊이가 자손에게 얼마나 강하게 유전되는지를 나타내는 유용한 척도입니다. G. scandens의 부모와 자손 부리 깊이 간 피어슨 상관 계수를 계산하세요. G. fortis에 대해서도 동일하게 수행하세요. 그런 다음, 이전 연습에서 작성한 함수를 사용해 페어 부트스트랩으로 95% 신뢰 구간을 구하세요.
데이터는 bd_parent_scandens, bd_offspring_scandens, bd_parent_fortis, bd_offspring_fortis에 저장되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 하는 통계적 사고 (2부)
연습 안내
- 이 강의의 전편에서 작성한
pearson_r()함수를 사용해 G. scandens와 G. fortis의 피어슨 상관 계수를 계산하세요. - 이전 연습에서 작성한
draw_bs_pairs()함수를 사용해 G. scandens와 G. fortis에 대해 피어슨 상관 계수의 페어 부트스트랩 복제본 1000개를 구하세요. - 부트스트랩 복제본을 사용해 두 종 모두의 95% 신뢰 구간을 계산하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Compute the Pearson correlation coefficients
r_scandens = ____
r_fortis = ____
# Acquire 1000 bootstrap replicates of Pearson r
bs_replicates_scandens = ____
bs_replicates_fortis = ____
# Compute 95% confidence intervals
conf_int_scandens = ____
conf_int_fortis = ____
# Print results
print('G. scandens:', r_scandens, conf_int_scandens)
print('G. fortis:', r_fortis, conf_int_fortis)