泰坦尼克号数据集用统计推断来分析，附有python代码

好的，请问您需要哪些方面的统计推断分析？

以下是一个泰坦尼克号数据集的统计推断分析案例，主要包括数据的探索性分析、单因素分析、多因素分析等内容，并附有Python代码：

1. 数据探索性分析

首先，我们需要对数据进行探索性分析，以了解数据的分布情况和异常值等。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 读取数据
df = pd.read_csv("titanic.csv")

# 查看数据基本信息
df.info()

# 查看数据的统计描述
df.describe()

# 查看每个变量的缺失值情况
df.isnull().sum()

# 绘制数据的分布图
sns.set(style="darkgrid")
sns.histplot(data=df, x="Age", hue="Survived", multiple="stack")
plt.show()

2. 单因素分析

接下来，我们可以进行单因素分析，以了解每个因素对生存率的影响。

# 计算每个因素对生存率的影响
df.groupby("Sex")["Survived"].mean()
df.groupby("Pclass")["Survived"].mean()
df.groupby("Embarked")["Survived"].mean()

# 绘制每个因素对生存率的影响图
sns.barplot(data=df, x="Sex", y="Survived")
sns.barplot(data=df, x="Pclass", y="Survived")
sns.barplot(data=df, x="Embarked", y="Survived")
plt.show()

3. 多因素分析

最后，我们可以进行多因素分析，以了解多个因素对生存率的影响。

# 计算多个因素对生存率的影响
df.pivot_table(values='Survived', index='Sex', columns='Pclass')
df.pivot_table(values='Survived', index='Sex', columns='Embarked')

# 绘制多个因素对生存率的影响图
sns.catplot(x="Pclass", y="Survived", hue="Sex", data=df, kind="bar")
sns.catplot(x="Embarked", y="Survived", hue="Sex", data=df, kind="bar")
plt.show()

通过以上分析，我们可以得出泰坦尼克号数据集中各个因素对生存率的影响情况，进而做出相应的结论和决策。