Ước lượng tham số: độ dài khoảng hoạt động
Hãy tính độ dài khoảng hoạt động trung bình cho cá hoang dã và cá đột biến, kèm khoảng tin cậy bootstrap 95%. Các tập dữ liệu có sẵn trong numpy arrays bout_lengths_wt và bout_lengths_mut. Mô-đun dc_stat_think đã được import với tên dcst.
Bài tập này là một phần của khóa học
Các nghiên cứu tình huống về tư duy thống kê
Hướng dẫn bài tập
- Dùng
np.mean()để tính độ dài khoảng hoạt động trung bình cho cá hoang dã và cá đột biến. Lưu kết quả vàomean_wtvàmean_mut. - Vẽ 10.000 bản sao bootstrap cho mỗi loại bằng
dcst.draw_bs_reps(), lưu vàobs_reps_wtvàbs_reps_mut. - Tính khoảng tin cậy 95% từ các bản sao bootstrap bằng
np.percentile(), lưu vàoconf_int_wtvàconf_int_mut. - In trung bình và khoảng tin cậy ra màn hình.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Compute mean active bout length
mean_wt = ____
mean_mut = ____
# Draw bootstrap replicates
bs_reps_wt = ____(____, ____, size=____)
bs_reps_mut = ____
# Compute 95% confidence intervals
conf_int_wt = ____(____, [____, ____])
conf_int_mut = ____
# Print the results
print("""
wt: mean = {0:.3f} min., conf. int. = [{1:.1f}, {2:.1f}] min.
mut: mean = {3:.3f} min., conf. int. = [{4:.1f}, {5:.1f}] min.
""".format(mean_wt, *conf_int_wt, mean_mut, *conf_int_mut))