皮马印第安人糖尿病描述性统计绘图
时间: 2023-11-08 18:04:13 浏览: 49
皮马印第安人糖尿病数据集包含了皮马印第安人女性在21岁以上的5个特征变量和一个二元目标变量,目标变量表示该女性是否患有糖尿病。数据集可以用于探索糖尿病与其他变量之间的关系。
下面是一些描述性统计和绘图的示例:
1. 对于目标变量(糖尿病),可以计算其在数据集中的出现次数和比例。
2. 对于5个特征变量,可以计算它们的均值、标准差、最小值、最大值、中位数等统计量,以及它们之间的相关系数。
3. 可以使用直方图或密度图来显示每个特征变量的分布情况,以便于观察是否存在异常值或者数据偏态的情况。
4. 可以使用散点图或者热力图来显示两个特征变量之间的关系,以便于观察它们之间是否存在线性或者非线性的关联。
5. 可以使用箱线图来显示每个特征变量在糖尿病患者和非患者之间的差异,以便于探索哪些变量可能是糖尿病的风险因素。
这些描述性统计和绘图的方法可以帮助我们更好地理解数据集中的信息,并且为进一步的建模和预测提供基础。
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根据引用\[2\]中的代码,我们可以得到以下结果:
0, 20, 80
5, 25, 70
10, 30, 60
所以,根据给定的条件,有以下三种可能的驮法:
1. 大马=0,中马=20,小马=80
2. 大马=5,中马=25,小马=70
3. 大马=10,中马=30,小马=60
请注意,这些结果是根据给定的条件计算得出的,可能有其他满足条件的组合。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [C语言一百匹马将二百块砖驮上山,其中大马每匹驮三块、中马每匹驮两块, 而小马两匹驮一块,计算并输出各种...](https://blog.csdn.net/weixin_44601149/article/details/106947992)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [C语言:百马百担](https://blog.csdn.net/weixin_43540427/article/details/84076113)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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