survived = data[data['survived'] == 1]['sex'] not_survived = data[data['survived'] == 0]['sex'] survived_ratio = survived.value_counts() / len(survived) not_survived_ratio = not_survived.value_counts() / len(not_survived) # 使用t检验验证两个样本之间的差异 t_stat, p_val = stats.ttest_ind(survived, not_survived, equal_var=False) print('survived ratio by sex:') print(survived_ratio) print('Not survived ratio by sex:') print(not_survived_ratio) print('t-statistic:', t_stat) print('p-value:', p_val) survived ratio by sex: 0 0.681287 1 0.318713 Name: sex, dtype: float64 Not survived ratio by sex: 1 0.852459 0 0.147541 Name: sex, dtype: float64 t-statistic: -18.134562886672246 p-value: 1.243793777062186e-58

这段代码是用来分析 Titanic 数据集中不同性别在生还和未生还中的比例，并使用 t 检验验证两个样本之间的差异。其中 survived_ratio 和 not_survived_ratio 分别表示生还和未生还样本中不同性别的比例，t_stat 和 p_val 分别表示 t 统计量和 p 值。t 统计量用于衡量两个样本均值的差异性，p 值用于衡量差异的显著性。在这个例子中，p 值非常小，接近于 0，说明两个样本之间的差异非常显著，即性别在生还和未生还中具有很大的影响。

相关问题

survived = data[data['survived'] == 1]['pclass'] not_survived = data[data['survived'] == 0]['pclass'] survived_ratio = survived.value_counts() / len(survived) not_survived_ratio = not_survived.value_counts() / len(not_survived) # 使用ANOVA分析验证多个样本之间的差异 f_stat, p_val = stats.f_oneway(survived, not_survived) # 输出结果 print('Survived ratio by Pclass:') print(survived_ratio) print('Not survived ratio by Pclass:') print(not_survived_ratio) print('f-statistic:', f_stat) print('p-value:', p_val) Survived ratio by Pclass: 0 0.397661 2 0.347953 1 0.254386 Name: pclass, dtype: float64 Not survived ratio by Pclass: 2 0.677596 1 0.176685 0 0.145719 Name: pclass, dtype: float64 f-statistic: 115.03127218827665 p-value: 2.5370473879805644e-25

这段代码是用来分析 Titanic 数据集中不同船舱等级在生还和未生还中的比例，并使用 ANOVA 分析验证多个样本之间的差异。其中 survived_ratio 和 not_survived_ratio 分别表示生还和未生还样本中不同船舱等级的比例，f_stat 和 p_val 分别表示 F 统计量和 p 值。F 统计量用于衡量多个样本均值的差异性，p 值用于衡量差异的显著性。在这个例子中，p 值非常小，接近于 0，说明不同船舱等级在生还和未生还中具有很大的差异性，即船舱等级在生还和未生还中具有很大的影响。

data['FamilySize'] = data['sibsp'] + data['parch'] + 1 survived = data[data['survived'] == 1]['FamilySize'] not_survived = data[data['survived'] == 0]['FamilySize'] survived_ratio = survived.value_counts() / len(survived) not_survived_ratio = not_survived.value_counts() / len(not_survived) # 使用ANOVA分析验证多个样本之间的差异 f_stat, p_val = stats.f_oneway(survived, not_survived) # 输出结果 print('Survived ratio by family size:') print(survived_ratio) print('Not survived ratio by family size:') print(not_survived_ratio) print('f-statistic:', f_stat) print('p-value:', p_val) Survived ratio by family size: 1 0.476608 2 0.260234 3 0.172515 4 0.061404 7 0.011696 6 0.008772 5 0.008772 Name: FamilySize, dtype: float64 Not survived ratio by family size: 1 0.681239 2 0.131148 3 0.078324 6 0.034608 5 0.021858 7 0.014572 4 0.014572 9 0.012750 8 0.010929 Name: FamilySize, dtype: float64 f-statistic: 0.5837375690419451 p-value: 0.4450537592077023什么意思

这段代码是用来分析 Titanic 数据集中不同家庭大小（通过计算 sibsp 和 parch 的和再加 1 得到）在幸存和未幸存乘客之间的比例差异，并使用 ANOVA 分析方法验证多个样本之间的差异是否显著。输出结果包括幸存和未幸存乘客在不同家庭大小下的比例，以及 ANOVA 的 f-statistic 和 p-value。其中，f-statistic 是用来评估不同组之间的差异大小，p-value 表示这种差异是否有统计学意义，如果 p-value 较小，则说明差异较大并且是显著的。在这个例子中，由于 p-value 较大（大于 0.05），因此无法拒绝零假设，即家庭大小与幸存与否之间的关系不显著。