1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Myślenie statystyczne w Pythonie (część 2)
Connected

ćwiczenie

Korelacja Pearsona dla danych potomstwa i rodziców

Współczynnik korelacji Pearsona wydaje się dobrą miarą tego, w jakim stopniu głębokość dzioba rodziców jest dziedziczona przez potomstwo. Oblicz współczynnik korelacji Pearsona między głębokością dzioba rodziców a potomstwa dla G. scandens, a następnie zrób to samo dla G. fortis. Następnie użyj funkcji napisanej w poprzednim ćwiczeniu, aby obliczyć 95-procentowy przedział ufności metodą par bootstrapowych.

Pamiętaj, że dane są przechowywane w zmiennych bd_parent_scandens, bd_offspring_scandens, bd_parent_fortis i bd_offspring_fortis.

Instrukcje

100 XP
  • Użyj funkcji pearson_r() napisanej w pierwszej części tego kursu, aby obliczyć współczynnik korelacji Pearsona dla G. scandens i G. fortis.
  • Za pomocą funkcji draw_bs_pairs() napisanej w poprzednim ćwiczeniu uzyskaj 1000 par replik bootstrapowych współczynnika korelacji Pearsona dla G. scandens i G. fortis.
  • Oblicz 95-procentowy przedział ufności dla obu gatunków, korzystając z uzyskanych replik bootstrapowych.