BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Büyüme hızının değerlendirilmesi

Büyüme hızını hesaplamak için, toplam bakteri alanının logaritmasının zamana karşı doğrusal regresyonunu yapabilirsin. Çiftler bootstrap kullanarak büyüme hızını hesapla ve %95 güven aralığı elde et. Zaman noktaları (saat cinsinden) numpy dizisi t içinde, bakteri alanı (mikrometre kare cinsinden) ise bac_area içinde saklanıyor.

Bu egzersiz

İstatistiksel Düşünmede Vaka Çalışmaları

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • np.log() kullanarak bakteri alanının (bac_area) logaritmasını hesapla ve sonucu log_bac_area değişkeninde sakla.
  • np.polyfit() ile semilog büyüme eğrisinin eğimini ve kesişimini hesapla. Eğim değerini growth_rate, kesişimi log_a0 değişkenine kaydet.
  • dcst.draw_bs_pairs_linreg() kullanarak büyüme hızı ve başlangıç alanının logu için 10.000 çiftler bootstrap tekrarı üret. Sonuçları growth_rate_bs_reps ve log_a0_bs_reps değişkenlerine kaydet.
  • np.percentile() ile büyüme hızının (growth_rate_bs_reps) %95 güven aralığını hesapla.
  • Büyüme hızını ve güven aralığını ekrana yazdır. Bu senin için yapıldı; sonuçları görmek için 'Yanıtı Gönder' düğmesine bas!

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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))
Kodu Düzenle ve Çalıştır