Оценка скорости роста

Чтобы вычислить скорость роста, выполните линейную регрессию логарифма общей площади бактерий по времени. Вычислите скорость роста и получите 95%-й доверительный интервал методом парного бутстрэпа. Временны́е точки в часах хранятся в массиве numpy t, а площадь бактерий в квадратных микрометрах — в переменной bac_area.

Это упражнение является частью курса

Примеры применения статистического мышления

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Вычислите логарифм площади бактерий (bac_area) с помощью np.log() и сохраните результат в переменную log_bac_area.
Вычислите наклон и точку пересечения полулогарифмической кривой роста с помощью np.polyfit(). Сохраните наклон в переменную growth_rate, а точку пересечения — в log_a0.
Получите 10 000 пар бутстрэп-реплик для скорости роста и логарифма начальной площади с помощью dcst.draw_bs_pairs_linreg(). Сохраните результаты в growth_rate_bs_reps и log_a0_bs_reps.
Используйте np.percentile(), чтобы вычислить 95%-й доверительный интервал для скорости роста (growth_rate_bs_reps).
Выведите скорость роста и доверительный интервал на экран. Этот шаг уже выполнен за вас — нажмите «Отправить ответ», чтобы увидеть результаты!

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Compute logarithm of the bacterial area: log_bac_area
log_bac_area = ____

# Compute the slope and intercept: growth_rate, log_a0
____, ____ = ____

# Draw 10,000 pairs bootstrap replicates: growth_rate_bs_reps, log_a0_bs_reps
____, ____ = ____(
    ____, ____, size=____
)
    
# Compute confidence intervals: growth_rate_conf_int
growth_rate_conf_int = ____

# Print the result to the screen
print("""
Growth rate: {0:.4f} 1/hour
95% conf int: [{1:.4f}, {2:.4f}] 1/hour
""".format(growth_rate, *growth_rate_conf_int))

Редактировать и запускать код