Corelația Pearson dintre datele descendenților și ale părinților
Coeficientul de corelație Pearson pare o măsură utilă pentru a evalua cât de puternic este moștenit adâncimea ciocului de la părinți la descendenți. Calculează coeficientul de corelație Pearson dintre adâncimile ciocului părinților și ale descendenților pentru G. scandens, apoi fă același lucru pentru G. fortis. Apoi, folosește funcția scrisă în exercițiul anterior pentru a calcula un interval de încredere de 95% prin bootstrap pe perechi.
Reține că datele sunt stocate în bd_parent_scandens, bd_offspring_scandens, bd_parent_fortis și bd_offspring_fortis.
Acest exercițiu face parte din cursul
Gândire statistică în Python (Partea 2)
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Folosește funcția
pearson_r()pe care ai scris-o în cursul precedent pentru a calcula coeficientul de corelație Pearson pentru G. scandens și G. fortis. - Obține 1000 de perechi de replici bootstrap ale coeficientului de corelație Pearson folosind funcția
draw_bs_pairs()scrisă în exercițiul anterior, atât pentru G. scandens, cât și pentru G. fortis. - Calculează intervalul de încredere de 95% pentru ambele specii folosind replicile bootstrap obținute.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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)