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Correlação entre dados de filhotes e pais

Para quantificar a correlação entre as profundidades de bico de filhotes e de pais, queremos calcular estatísticas, como o coeficiente de correlação de Pearson, entre pais e filhotes. Para obter intervalos de confiança disso, precisamos fazer um pairs bootstrap.

Você já escreveu uma função para fazer pairs bootstrap e obter estimativas de parâmetros derivados de regressão linear. Sua tarefa neste exercício é criar uma nova função com a assinatura draw_bs_pairs(x, y, func, size=1) que realiza o pairs bootstrap e calcula uma única estatística nos pares amostrados. A estatística de interesse é calculada chamando func(bs_x, bs_y). No próximo exercício, você usará pearson_r como func.

Este exercício faz parte do curso

Pensamento Estatístico em Python (Parte 2)

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Instruções do exercício

  • Defina um array de índices para amostrar. (Lembre-se: ao fazer pairs bootstrap, escolhemos índices aleatoriamente e usamos esses índices para obter os pares.)
  • Inicialize o array de réplicas bootstrap. Deve ser um array unidimensional de comprimento size.
  • Escreva um loop for para gerar as amostras.
  • Escolha aleatoriamente índices do array de índices que você definiu anteriormente.
  • Extraia os valores de x e os valores de y do array de entrada usando os índices que você acabou de escolher para gerar uma amostra bootstrap.
  • Use func para calcular a estatística de interesse a partir das amostras bootstrap de x e y e armazene-a no seu array de réplicas bootstrap.
  • Retorne o array de réplicas bootstrap.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

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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