Оцінювання темпу зростання

Щоб обчислити темп зростання, виконайте лінійну регресію логарифма загальної площі бактеріальної колонії за часом. Обчисліть темп зростання та визначте 95% довірчий інтервал за допомогою парного бутстрепу. Часові точки у годинах збережені в масиві numpy t, а площа бактеріальної колонії у квадратних мікрометрах — у bac_area.

Ця вправа є частиною курсу

Кейс-стаді зі статистичного мислення

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Обчисліть логарифм площі бактеріальної колонії (bac_area) за допомогою np.log() і збережіть результат у змінній log_bac_area.
Обчисліть нахил і перетин напівлогарифмічної кривої зростання за допомогою np.polyfit(). Збережіть нахил у змінній growth_rate, а перетин — у log_a0.
Згенеруйте 10 000 парних бутстреп-реплік темпу зростання та логарифма початкової площі за допомогою dcst.draw_bs_pairs_linreg(). Збережіть результати у growth_rate_bs_reps і log_a0_bs_reps.
Використайте np.percentile(), щоб обчислити 95% довірчий інтервал для темпу зростання (growth_rate_bs_reps).
Виведіть на екран темп зростання та довірчий інтервал. Це вже зроблено для вас, тож натисніть "Submit Answer", щоб переглянути результати!

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# 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))

Редагувати та запускати код