皮马印第安人糖尿病数据集用秩和检验分析BMI指数与糖尿病患病率之间存在显著性关系代码

假设我们已经将皮马印第安人糖尿病数据集读入为一个名为"diabetes"的数据框，其中包含了BMI指数（bmi）和糖尿病患病情况（outcome）两个变量。接下来我们可以使用Wilcoxon秩和检验来分析它们之间是否存在显著性关系，代码如下：

from scipy.stats import ranksums

# 将数据分为两组：患病和未患病
bmi_disease = diabetes[diabetes['outcome'] == 1]['bmi']
bmi_no_disease = diabetes[diabetes['outcome'] == 0]['bmi']

# 进行秩和检验
statistic, p_value = ranksums(bmi_disease, bmi_no_disease)

# 输出检验结果
if p_value < 0.05:
    print("BMI指数与糖尿病患病率之间存在显著性关系，p值为", p_value)
else:
    print("BMI指数与糖尿病患病率之间不存在显著性关系，p值为", p_value)

在上面的代码中，我们首先将数据分为两组：患病和未患病。然后，我们使用`ranksums()`函数进行Wilcoxon秩和检验，得到检验统计量和 p 值。最后，我们根据 p 值的大小，判断BMI指数与糖尿病患病率之间是否存在显著性关系。如果 p 值小于0.05，则认为存在显著性关系。