Aktivitas zebrafish dan melatonin

Studi Kasus dalam Pemikiran Statistik

Justin Bois

Lecturer, Caltech

Studi kasus dalam berpikir statistika

Asah dan kembangkan keterampilan berpikir statistik Anda
Bekerja dengan himpunan data nyata
Tinjauan Statistical Thinking in Python (Bagian 1) dan (Bagian 2)

Pemanasan dengan zebrafish

¹ Film courtesy of David Prober, Caltech

Tata nama

Mutant: Memiliki mutasi pada kedua kromosom

Wild type: Tidak memiliki mutasi

Aktivitas ikan, siang dan malam

¹ Data courtesy of Avni Gandhi, Grigorios Oikonomou, and David Prober, Caltech

Active bout: metrik untuk kewaspadaan

Active bout: Periode ketika ikan konsisten aktif

Active bout length: Jumlah menit berturut-turut dengan aktivitas

Sebaran probabilitas dan cerita

Probability distribution: Deskripsi matematis atas keluaran

Suatu sebaran probabilitas punya cerita

Sebaran dari Statistical Thinking I

Uniform
Binomial
Poisson
Normal
Eksponensial

Sebaran Eksponensial

Proses Poisson: Waktu kejadian berikutnya sepenuhnya independen dari kapan kejadian sebelumnya terjadi

Cerita sebaran Eksponensial: Waktu tunggu antar-kedatangan pada proses Poisson bersebar Eksponensial

CDF Eksponensial

x, y = ecdf(nuclear_incident_times)

_ = plt.plot(x, y, marker='.', linestyle='none')

¹ Sumber data: Wheatley, Sovacool, dan Sornette, Nuclear Events Database

CDF Eksponensial

x, y = ecdf(nuclear_incident_times)

_ = plt.plot(x, y, marker='.', linestyle='none')

¹ Sumber data: Wheatley, Sovacool, dan Sornette, Nuclear Events Database

 import dc_stat_think as dcst

 dcst.pearson_r?

 Signature: dcst.pearson_r(data_1, data_2)
 Docstring: Compute the Pearson correlation coefficient between two 
 samples.
 Parameters
 ----------
 data_1 : array_like
     One-dimensional array of data.
 data_2 : array_like
     One-dimensional array of  data.
 Returns
 -------
 output : float
     The Pearson correlation coefficient between `data_1`
     and `data_2`.
 File:      usr/local/lib/python3.5/site-packages/
            dc_stat_think-0.1.4-py3.6.egg/dc_stat_think/dc_stat_think.py
 Type:      function

Menggunakan modul dc_stat_think

x, y = dcst.ecdf(nuclear_incident_times)

% pip install dc_stat_think

Ayo berlatih!

Studi Kasus dalam Pemikiran Statistik