age_weight_height_obesity = data[['Age', 'Weight', 'Height', 'NObeyesdad']] # 绘制年龄、体重、身高和肥胖程度的分布情况 sns.pairplot(age_weight_height_obesity, hue='NObeyesdad')
时间: 2023-12-15 15:04:16 浏览: 27
这段代码主要是使用 seaborn 库中的 pairplot 函数来可视化年龄、体重、身高和肥胖程度之间的关系。其中,hue 参数用于指定肥胖程度作为颜色变量,从而在图中显示不同颜色的点代表不同的肥胖程度。
具体而言,该函数会绘制出该数据集中所有两两变量之间的散点图,并在对角线上绘制出单变量的直方图。这有助于我们观察变量之间的关系和分布情况,从而进行进一步的分析和建模。
需要注意的是,该函数只能用于绘制数值型变量之间的关系,对于分类变量和文本变量需要进行预处理或选择其他的可视化方法。
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数据集ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv怎么利用age、weight、height和NObeyesdad来做假设检验
利用age、weight、height和NObeyesdad来做假设检验可以探索不同年龄、体重、身高和肥胖程度的人群中肥胖情况的差异性,以下是一个基于Python的代码示例:
```python
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
# 读取数据集
data = pd.read_csv('ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv')
# 提取年龄、体重、身高和肥胖程度四个变量
age_weight_height_obesity = data[['Age', 'Weight', 'Height', 'NObeyesdad']]
# 按年龄、体重、身高和肥胖程度分组计算人数
age_weight_height_obesity_count = age_weight_height_obesity.groupby(['Age', 'Weight', 'Height', 'NObeyesdad']).size().reset_index(name='count')
# 构造列联表
ct = pd.crosstab(age_weight_height_obesity_count.NObeyesdad, [pd.cut(age_weight_height_obesity_count.Weight, 4), pd.cut(age_weight_height_obesity_count.Height, 4), age_weight_height_obesity_count.Age])
# 进行卡方检验
chi2, p, dof, expected = stats.chi2_contingency(ct)
# 输出结果
print('卡方值为:', chi2)
print('p值为:', p)
```
结果是卡方值和p值,可以通过p值来判断不同年龄、体重、身高和肥胖程度的人群中肥胖情况是否存在显著性差异。若p值小于0.05,则拒绝原假设,认为不同年龄、体重、身高和肥胖程度的人群中肥胖情况存在显著性差异;若p值大于等于0.05,则接受原假设,认为不同年龄、体重、身高和肥胖程度的人群中肥胖情况不存在显著性差异。
数据集ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv怎么利用年龄、体重、身高和NObeyesdad来做推断统计
利用年龄、体重、身高和NObeyesdad来做推断统计可以探索不同年龄、体重、身高和肥胖程度的人群中肥胖情况的分布情况和特征,以下是一个基于Python的代码示例:
```python
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import statsmodels.api as sm
# 读取数据集
data = pd.read_csv('ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv')
# 提取年龄、体重、身高和肥胖程度四个变量
age_weight_height_obesity = data[['Age', 'Weight', 'Height', 'NObeyesdad']]
# 绘制年龄、体重、身高和肥胖程度的分布情况
sns.pairplot(age_weight_height_obesity, hue='NObeyesdad')
# 进行多元逻辑回归
X = age_weight_height_obesity[['Age', 'Weight', 'Height']]
y = age_weight_height_obesity['NObeyesdad']
X = sm.add_constant(X)
model = sm.MNLogit(y, X)
result = model.fit()
print(result.summary())
```
结果包括多元逻辑回归的系数、标准误、z值和p值,可以用来分析年龄、体重、身高和肥胖程度对于肥胖情况的影响和相互关系。同时,通过绘制散点图矩阵,可以观察不同变量之间的相关性,以及不同肥胖程度的人群在年龄、体重、身高上的分布情况和特征。
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