1. 신유형
import pandas as pd
df = pd.read_csv("data/Titanic.csv")
#1.
crosstab = pd.crosstab(df['Gender'], df['Survived'])
from scipy import stats
print(stats.chi2_contingency(crosstab)) #1.통계량 2.p-value
print('1.',round(260.71702016732104, 3))
#2.
from statsmodels.formula.api import logit
model = logit('Survived ~ C(Gender) + SibSp + Parch + Fare', data=df).fit()
print('2.',round(model.params['Parch'],3))
#3.
import numpy as np
print('3.',round(np.exp(model.params['SibSp']),3))
2. 구유형
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data/blood_pressure.csv')
#1.
df['diff'] = df['bp_after'] - df['bp_before']
print(round(df['diff'].mean(),2))
#2.
from scipy import stats
result = stats.ttest_rel(df['bp_after'], df['bp_before'], alternative='less')
print(round(result.statics,2))
#3.
print(round(result.pvalue,4))
#0.05에서 유의수준 선택
신뢰 구간 구할 때, 컬럼 짤림 방지를 위해 모든 컬럼 확인을 위한 코드 입력하기
pd.set_option('display.max_columns', None)
꼭꼭 외워서 !! 미리 작성
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