Tương quan Pearson giữa dữ liệu con non và bố mẹ
Hệ số tương quan Pearson có vẻ là thước đo hữu ích cho mức độ mà độ sâu mỏ của bố mẹ được di truyền cho con non. Hãy tính hệ số tương quan Pearson giữa độ sâu mỏ của bố mẹ và con non cho G. scandens. Làm tương tự cho G. fortis. Sau đó, dùng hàm bạn đã viết ở bài trước để tính khoảng tin cậy 95% bằng pairs bootstrap.
Nhớ rằng dữ liệu được lưu trong bd_parent_scandens, bd_offspring_scandens, bd_parent_fortis, và bd_offspring_fortis.
Bài tập này là một phần của khóa học
Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)
Hướng dẫn bài tập
- Dùng hàm
pearson_r()bạn đã viết ở phần trước của khóa học để tính hệ số tương quan Pearson cho G. scandens và G. fortis. - Lấy 1000 cặp mẫu bootstrap của hệ số tương quan Pearson bằng hàm
draw_bs_pairs()bạn đã viết ở bài trước cho G. scandens và G. fortis. - Tính khoảng tin cậy 95% cho cả hai loài bằng các mẫu bootstrap của bạn.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Compute the Pearson correlation coefficients
r_scandens = ____
r_fortis = ____
# Acquire 1000 bootstrap replicates of Pearson r
bs_replicates_scandens = ____
bs_replicates_fortis = ____
# Compute 95% confidence intervals
conf_int_scandens = ____
conf_int_fortis = ____
# Print results
print('G. scandens:', r_scandens, conf_int_scandens)
print('G. fortis:', r_fortis, conf_int_fortis)