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。