皮马印第安人糖尿病统计推断思路以及代码’

皮马印第安人糖尿病数据集是一个二分类问题，我们想要通过统计推断得出一些结论，比如年龄、BMI、孕次、血压等因素是否与糖尿病的发病率相关。以下是一个简单的统计推断思路和代码：

1. 首先，我们需要导入数据集，并进行一些基本的数据探索，比如了解数据的维度，查看数据集前几行等。

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_csv('pima-indians-diabetes.csv')
print(data.shape)
print(data.head())

2. 接下来，我们需要将数据集分为两部分：训练集和测试集。训练集用于模型的训练，测试集用于模型的评估。

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

3. 现在，我们可以使用逻辑回归模型来对数据进行建模，并使用训练集对模型进行训练。

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

4. 接下来，我们可以使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算模型的准确率。

from sklearn.metrics import accuracy_score

y_pred = lr.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

5. 最后，我们可以使用假设检验来验证我们的假设是否成立。比如，我们可以使用t检验来判断BMI指数是否与糖尿病发病率相关。

from scipy.stats import ttest_ind

diabetes = data[data['Outcome'] == 1]['BMI']
no_diabetes = data[data['Outcome'] == 0]['BMI']
t, p = ttest_ind(diabetes, no_diabetes)
print('t-statistic:', t)
print('p-value:', p)

如果p值小于0.05，则我们可以拒绝原假设，即BMI指数与糖尿病发病率不相关。反之，则不能拒绝原假设。

以上是一个简单的统计推断思路和代码，当然还有很多其他的方法和技巧可以用来分析这个数据集。