Aktivita zebřiček a melatonin

Případové studie ve statistickém myšlení

Justin Bois

Lecturer, Caltech

Případové studie ve statistickém myšlení

Prohloubení a rozšíření dovedností v oblasti statistického myšlení
Práce s reálnými datovými sadami
Opakování Statistical Thinking in Python (část 1) a (část 2)

Zahřívací cvičení se zebřičkami

¹ Movie courtesy of David Prober, Caltech

Terminologie

Mutant: Má mutaci na obou chromozomech

Divoký typ: Mutaci nemá

Aktivita ryb ve dne a v noci

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

Aktivní bouty: metrika bdělosti

Aktivní bout: Období, kdy je ryba soustavně aktivní

Délka aktivního boutu: Počet po sobě jdoucích minut s aktivitou

Rozdělení pravděpodobnosti a jejich příběhy

Rozdělení pravděpodobnosti: Matematický popis možných výsledků

Rozdělení pravděpodobnosti má svůj příběh

Rozdělení ze Statistical Thinking I

Rovnoměrné
Binomické
Poissonovo
Normální
Exponenciální

Exponenciální rozdělení

Poissonův proces: Čas do další události je zcela nezávislý na tom, kdy nastala předchozí

Příběh exponenciálního rozdělení: Čekací doba mezi událostmi Poissonova procesu má exponenciální rozdělení

Exponenciální CDF

x, y = ecdf(nuclear_incident_times)

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

¹ Data source: Wheatley, Sovacool, and Sornette, Nuclear Events Database

Exponenciální CDF

x, y = ecdf(nuclear_incident_times)

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

¹ Data source: Wheatley, Sovacool, and 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

Použití modulu dc_stat_think

x, y = dcst.ecdf(nuclear_incident_times)

% pip install dc_stat_think

Pojďme procvičovat!

Případové studie ve statistickém myšlení