Activitatea peștilor zebră și melatonina

Studii de caz în gândirea statistică

Justin Bois

Lecturer, Caltech

Studii de caz în gândirea statistică

Aprofundați și extindeți gândirea statistică
Lucrați cu seturi de date reale
Recapitulare Statistical Thinking în Python (Partea 1) și (Partea 2)

Introducere cu pești zebră

¹ Film oferit de David Prober, Caltech

Nomenclatură

Mutant: Are mutația pe ambii cromozomi

Tip sălbatic: Nu prezintă mutația

Activitatea peștilor, zi și noapte

¹ Date oferite de Avni Gandhi, Grigorios Oikonomou și David Prober, Caltech

Perioadele active: o măsură a stării de veghe

Perioadă activă: Interval în care un pește este continuu activ

Durata perioadei active: Numărul de minute consecutive cu activitate

Distribuții de probabilitate și povești

Distribuție de probabilitate: O descriere matematică a rezultatelor

O distribuție de probabilitate are o poveste

Distribuții din Statistical Thinking I

Uniformă
Binomială
Poisson
Normală
Exponențială

Distribuția Exponențială

Proces Poisson: Momentul următorului eveniment este complet independent de cel al evenimentului anterior

Povestea distribuției Exponențiale: Timpul de așteptare dintre sosirile unui proces Poisson urmează o distribuție Exponențială

CDF-ul Exponențial

x, y = ecdf(nuclear_incident_times)

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

¹ Sursă date: Wheatley, Sovacool și Sornette, Nuclear Events Database

CDF-ul Exponențial

x, y = ecdf(nuclear_incident_times)

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

¹ Sursă date: Wheatley, Sovacool și 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

Utilizarea modulului dc_stat_think

x, y = dcst.ecdf(nuclear_incident_times)

% pip install dc_stat_think

Să exersăm!

Studii de caz în gândirea statistică