Dòng chảy ảnh hưởng theo làn bơi như thế nào?

Để định lượng tác động của số làn lên thành tích, hãy thực hiện hồi quy tuyến tính giữa f_13 và lanes. Thực hiện bootstrap theo cặp để lấy khoảng tin cậy 95%. Cuối cùng, vẽ đồ thị của đường hồi quy. Các mảng lanes và f_13 đã có trong không gian tên của bạn.

Lưu ý: ta có thể tính thanh sai số trên các sai khác trung bình theo tỉ lệ và dùng chúng trong hồi quy, nhưng điều đó vượt ngoài phạm vi của khóa học này.

Bài tập này là một phần của khóa học

Các nghiên cứu tình huống về tư duy thống kê

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Tính hệ số dốc (slope) và giao điểm (intercept) của đường f_13 theo lanes bằng np.polyfit().
Dùng dcst.draw_bs_pairs_linreg() để lấy 10.000 bản sao bootstrap của hệ số dốc và giao điểm, lần lượt lưu vào bs_reps_slope và bs_reps_int.
Dùng các bản sao bootstrap để tính khoảng tin cậy 95% cho hệ số dốc.
In hệ số dốc và khoảng tin cậy 95% ra màn hình. Phần này đã được làm sẵn cho bạn.
Dùng np.array() để tạo các giá trị x dùng cho đồ thị các đường bootstrap. x nên chạy từ 1 đến 8.
Đồ thị đã có sẵn dữ liệu. Viết vòng lặp for để thêm 100 đường bootstrap vào đồ thị với các tham số color='red', alpha=0.2, và linewidth=0.5.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Compute the slope and intercept of the frac diff/lane curve
____, ____ = ____

# Compute bootstrap replicates
bs_reps_slope, bs_reps_int = ____

# Compute 95% confidence interval of slope
conf_int = ____

# Print slope and confidence interval
print("""
slope: {0:.5f} per lane
95% conf int: [{1:.5f}, {2:.5f}] per lane""".format(slope, *conf_int))

# x-values for plotting regression lines
x = ____

# Plot 100 bootstrap replicate lines
for i in ____:
    _ = ____(____, ____[i] * ____ + ____[i], 
                 color='red', alpha=0.2, linewidth=0.5)
   
# Update the plot
plt.draw()
plt.show()

Chỉnh sửa và Chạy Mã