随机试验数据函数统计分析python

CSDN问答 2021-10-28 18:28:10
函数 统计分析 数据 随机 试验

不要直接回答,私信我,发你数据。

import pandas as pdimport statsmodels.api as smimport statsmodels.stats.api as smsfrom scipy import statsdata = pd.read_csv('data1.csv')

第一部分:
假设受试者被随机分配到两个实验组。 我们想知道随机化是否正确应用于这些组。 换句话说,我们想知道两种实验方法之间这些人数统计组的参与者比例是否不同。
为了确定随机化是否有效,对于两个实验中的每一个,修改以下 stats_calculator 函数,以便它可以输入数据数据框并列出以下变量的平均值、标准差、最小值和最大值:女性、年龄、数字 兄弟姐妹、白人、亚洲人、非裔美国人、西班牙裔和其他种族。

将任何计算四舍五入到小数点后的百位数。 不要使用百分比。

def stats_calculator(provided_data):

函数需填入 mean, standard deviation, minimum and maximum of the following variables: Female, Age, Number of siblings, White, Asian, African American, Hispanic, and Other ethnicities.它应该根据下面部分完成的数据框返回一个包含这些计算的数据框。 stats_df = pd.DataFrame(columns=['variable','mean','std. dev.','max','min'])variables = ['female','age','siblings','white','asian','african','hispanic','other']stats_df['variable'] = variablesfor variable in stats_df['variable']: # stats_df.loc[stats_df['variable']==variable,'mean'] = 代码需要是 rounded answer # 代码写这里,填入剩余的值,注意已给的列和行的名字return stats_df

函数应该返回一个包含每个变量及其完整统计信息的数据框。

第二部分:
使用 t 检验(确保使用正确类型的 t 检验)和数据数据框,通过完成以下步骤,分析两个实验组(k1_8_exp_lot 和 k1_8_lot_exp)之间女性、年龄和西班牙裔人口统计变量的差异 遵循objective_randomization 函数。

将任何计算四舍五入到小数点后的百位数。 不要使用百分比。

def objective_randomization(provided_data):
 完成获取提供的数据并在数据集上运行 t 检验的函数 两种治疗之间的女性、年龄和西班牙裔人口统计变量 并在以下部分完成的数据框中输出结果。 将您的结果四舍五入到最接近的百分之一。 提示:您可以选择使用 statsmodels 统计库或 scipy 统计库来计算 t 统计量和 p 值ttest_df = pd.DataFrame(columns=['variable','t-statistic','p-value'])variables = ['female','age','hispanic']ttest_df['variable'] = variablesfor variable in ttest_df['variable']: g1 = data[data['treatment'] == 'k1_8_lot_exp'][variable] # 完成 t-test 将值填入 dataframe # 代码写这里return ttest_df

函数应该返回一个数据框,其中包含每个变量及其在处理过程中完成的 t 统计量和 p 值。




参考答案1:

四舍五入到小数点后的第 100 位就离谱。。。




参考答案2:
版权声明
本文为[CSDN问答]所创,转载请带上原文链接,感谢
https://ask.csdn.net/questions/7547420

  1. matlab改为python,偏最小二乘回归分析的一个程序
  2. 应该是python基础题希望能用基础方法解决
  3. 想找个会Python的做场外援助,上课没听明白
  4. Python程序,插入不了MySQL的date格式
  5. (初学者)关于Python操作Excel问题
  6. 求人来解答这两道Python题
  7. python中用三引号换行,举例说明
  8. python数码管该怎么用,十四段
  9. python进行中文文本聚类(切词以及Kmeans聚类)
  10. Python - 字符串作为文件
  11. Python - 转换二进制为ASCII码
  12. Python - 在段落中计算令牌
  13. Python - 重新格式化段落
  14. Python - 排序线
  15. Python - 字符串不变性
  16. Python - 文本摘要
  17. Python+微信小程序开发(六)双向绑定和前后端通信
  18. 基于Anaconda搭建Django环境
  19. Django基础篇(2)--视图
  20. 288页的python编程文档,从入门到实践,入门看这一篇就够了
  21. Python Web实战:Flask + Vue 开发一个漂亮的词云网站
  22. 让我深夜十二点催她睡觉,我用 Python 轻松搞定!
  23. 4.Python-常用语句
  24. 【Python】基于FastAPI的Restful规范实践
  25. 【Python】FastAPI脚手架:规范FastAPI后端接口项目开发
  26. 【Python】单元测试实践内部指南
  27. Django开发中使用Cache缓存提升10倍效率
  28. python如何重复执行程序命令而不是一次退出
  29. python 编写程序题使用for循环
  30. 一道简单的python作业题,就是不能运行
  31. 使用python回答,望有人来帮
  32. 用python插入日期格式到mysql数据库中,一直运行不了。
  33. 关于以下Python问题如何解决
  34. Use Python to help the financial sister solve the PDF splitting. The sister said it was great...
  35. Comment résoudre les problèmes Python suivants
  36. 如何使用python建立列表?新手入门
  37. python 3d画图库matplotlib,第一次用
  38. python 3d畫圖庫matplotlib,第一次用
  39. Python 3D painting Library matplotlib, utilisé pour la première fois
  40. Comment créer une liste en utilisant python? Débutant
  41. python定义列表 新手入门级别
  42. Liste de définition Python débutant
  43. 如何用Python实现,急!!xdm
  44. 如何用Python實現,急!!xdm
  45. Comment implémenter en python, urgent!! Xdm
  46. 新猿木子李:0基础学python培训教程 Python操作Redis之hash类型
  47. python导入模块变量后,打印的值固定不变了,大老们怎么破。
  48. Why is my rust slower than Python!
  49. 用Python给喜欢的女孩写一个办公小工具,她说棒极了!
  50. python中\t是空一个tab,那这个1.2后面怎么没空格?
  51. Il y a un onglet vide en python, alors pourquoi n'y a - t - il pas d'espace après ce 1.2?
  52. 关于python中pygame.display.set_mode()的一点小问题
  53. 猜我能否用Python编程抢到茅台?已经全部开源到GitHub了
  54. python数据分析numpy 补充短试题
  55. 2W + word long article, an article on literacy python, numpy and pandas, recommended collection!
  56. Python培训-自动化运维常用库
  57. On the magical usage and principle of weak reference in Python
  58. Formation python - bibliothèques d'exploitation et de maintenance automatisées
  59. Python培训-HTTP与HTTPS之间的区别
  60. Python有哪些高级特性?