怎么证明kaggle中单车数据集工作日与非工作日对租车数量没有影响
时间: 2023-11-16 22:08:00 浏览: 31
要证明Kaggle中单车数据集的工作日和非工作日对租车数量没有影响,我们需要进行假设检验并得出结论。以下是基于Python进行假设检验的代码,假设我们已经将数据集下载到了本地,命名为"bike_sharing.csv"。
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats
# 读取数据集
df = pd.read_csv("bike_sharing.csv")
# 根据工作日将数据集分成两组
workingday = df[df["workingday"] == 1]["cnt"]
non_workingday = df[df["workingday"] == 0]["cnt"]
# 独立样本t检验
t, p = stats.ttest_ind(workingday, non_workingday, equal_var=False)
# 输出t值和p值
print("t-value:", t)
print("p-value:", p)
```
如果p值大于我们预设的显著性水平,通常是0.05,那么我们不能拒绝原假设,即工作日和非工作日对租车数量没有显著影响。否则,我们可以拒绝原假设,即工作日和非工作日对租车数量有显著影响。
如果p值大于0.05,我们可以得出结论,即不能拒绝原假设,即工作日和非工作日对租车数量没有显著影响。这意味着我们没有足够的证据来支持工作日和非工作日对租车数量有显著影响的备择假设。因此,我们可以认为工作日和非工作日对租车数量没有影响。
希望这个代码对您有所帮助!