kaggle的Heart Attack Analysis & Prediction Datase数据集可以做什么统计推断,把详细的代码写出来
时间: 2024-02-29 13:53:33 浏览: 38
Kaggle的Heart Attack Analysis & Prediction Dataset数据集可以进行很多统计推断,比如假设检验、置信区间估计等。下面以假设检验为例,给出详细的代码实现步骤。
我们可以使用t检验来比较两组样本的均值是否有显著差异。例如,我们可以比较男女两组样本的胆固醇平均值是否有显著差异,具体实现步骤如下:
``` python
# 导入必要的库和数据集
import pandas as pd
from scipy.stats import ttest_ind
data = pd.read_csv('heart.csv')
# 分离男女两组样本
male_cholesterol = data[data['sex'] == 1]['chol']
female_cholesterol = data[data['sex'] == 0]['chol']
# 计算两组样本的均值和标准差
male_mean = male_cholesterol.mean()
male_std = male_cholesterol.std()
female_mean = female_cholesterol.mean()
female_std = female_cholesterol.std()
print('男性样本的胆固醇平均值:', round(male_mean, 2), '标准差:', round(male_std, 2))
print('女性样本的胆固醇平均值:', round(female_mean, 2), '标准差:', round(female_std, 2))
# 进行假设检验
t_statistic, p_value = ttest_ind(male_cholesterol, female_cholesterol, equal_var=False)
print('t值:', round(t_statistic, 2))
print('p值:', round(p_value, 4))
```
上述代码中,我们首先使用pandas库读入数据集heart.csv,并使用sex特征将样本分为男性和女性两组。然后,我们计算了两组样本的胆固醇平均值和标准差,并使用ttest_ind()函数进行假设检验。该函数返回t值和p值,其中t值用于衡量两组样本均值的差异,p值用于判断差异是否显著。在该示例中,我们使用equal_var=False指定了两组样本的方差不相等。最后,我们输出了t值和p值的结果。如果p值小于显著性水平(通常为0.05),则可以拒绝原假设,即认为两组样本的均值有显著差异。