泰坦尼克号数据集做假设,并用统计推断来分析,附有python代码
时间: 2024-01-13 12:05:14 浏览: 28
好的,那么让我们开始回答您的问题。首先,针对泰坦尼克号数据集,我们可以提出一些假设,比如:
1. 是否有性别和幸存率之间的关系?
2. 是否有舱位等级和幸存率之间的关系?
3. 是否有年龄和幸存率之间的关系?
4. 是否有家庭成员数量和幸存率之间的关系?
接下来,我们可以使用统计推断方法来验证这些假设。在这里,我们可以使用t检验或ANOVA分析来比较不同组之间的差异。具体来说,我们可以使用Python中的Scipy库来进行统计推断分析。
下面是一个使用Python进行泰坦尼克号数据集统计推断的示例代码:
```python
# 导入必要的库
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
# 读取数据集
titanic = pd.read_csv('titanic.csv')
# 假设1:是否有性别和幸存率之间的关系?
survived = titanic[titanic['Survived'] == 1]['Sex']
not_survived = titanic[titanic['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)
# 输出结果
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)
# 假设2:是否有舱位等级和幸存率之间的关系?
survived = titanic[titanic['Survived'] == 1]['Pclass']
not_survived = titanic[titanic['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)
# 假设3:是否有年龄和幸存率之间的关系?
survived_age = titanic[titanic['Survived'] == 1]['Age']
not_survived_age = titanic[titanic['Survived'] == 0]['Age']
# 使用t检验验证两个样本之间的差异
t_stat, p_val = stats.ttest_ind(survived_age, not_survived_age, nan_policy='omit')
# 输出结果
print('Mean age by survival:')
print('Survived:', np.nanmean(survived_age))
print('Not survived:', np.nanmean(not_survived_age))
print('t-statistic:', t_stat)
print('p-value:', p_val)
# 假设4:是否有家庭成员数量和幸存率之间的关系?
titanic['FamilySize'] = titanic['SibSp'] + titanic['Parch'] + 1
survived = titanic[titanic['Survived'] == 1]['FamilySize']
not_survived = titanic[titanic['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)
```
在这个Python代码中,我们使用了四个不同的假设,并使用了不同的统计推断方法来验证这些假设。具体来说,我们使用了t检验和ANOVA分析来比较不同组之间的差异,以验证不同假设的正确性。通过这个分析,我们可以得出一些关于泰坦尼克号数据集的重要结论,例如:
1. 泰坦尼克号上女性的幸存率比男性高得多。
2. 高级舱位的乘客幸存率比低级舱位的乘客更高。
3. 幸存者的平均年龄比未幸存者更小。
4. 有一个或两个家庭成员的乘客幸存率比其他乘客更高。
希望这个示例代码可以帮助您更好地了解如何使用Python进行泰坦尼克号数据集的统计推断分析。