{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "source": [ "## စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ သဘောတရားအကြောင်း\n", "## လုပ်ငန်းတာဝန်\n", "\n", "ဒီလုပ်ငန်းတာဝန်မှာ ကျွန်တော်တို့ [ဒီနေရာ](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html) မှ ယူထားတဲ့ ဆီးချိုရောဂါရှိသူများ၏ ဒေတာဆက်တင်ကို အသုံးပြုသွားမှာ ဖြစ်ပါတယ်။\n" ], "metadata": {} }, { "cell_type": "code", "execution_count": 13, "source": [ "import pandas as pd\n", "import numpy as np\n", "\n", "df = pd.read_csv(\"../../data/diabetes.tsv\",sep='\\t')\n", "df.head()" ], "outputs": [ { "output_type": "execute_result", "data": { "text/plain": [ " AGE SEX BMI BP S1 S2 S3 S4 S5 S6 Y\n", "0 59 2 32.1 101.0 157 93.2 38.0 4.0 4.8598 87 151\n", "1 48 1 21.6 87.0 183 103.2 70.0 3.0 3.8918 69 75\n", "2 72 2 30.5 93.0 156 93.6 41.0 4.0 4.6728 85 141\n", "3 24 1 25.3 84.0 198 131.4 40.0 5.0 4.8903 89 206\n", "4 50 1 23.0 101.0 192 125.4 52.0 4.0 4.2905 80 135" ], "text/html": [ "
\n", "\n", "\n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", " \n", "
AGESEXBMIBPS1S2S3S4S5S6Y
059232.1101.015793.238.04.04.859887151
148121.687.0183103.270.03.03.89186975
272230.593.015693.641.04.04.672885141
324125.384.0198131.440.05.04.890389206
450123.0101.0192125.452.04.04.290580135
\n", "
" ] }, "metadata": {}, "execution_count": 13 } ], "metadata": {} }, { "cell_type": "markdown", "source": [ "ဒီဒေတာဆက်တင်ထဲမှာ ကော်လံတွေက အောက်ပါအတိုင်းဖြစ်ပါတယ်- \n", "* အသက်နဲ့ လိင်က အလွယ်တကူနားလည်နိုင်ပါတယ် \n", "* BMI က ကိုယ်အလေးချိန်နှင့် အရွယ်အစားညှိထားသော အညွှန်းကိန်းဖြစ်ပါတယ် \n", "* BP က ပျမ်းမျှ သွေးဖိအား \n", "* S1 ကနေ S6 အထိက သွေးစစ်ဆေးမှုအမျိုးမျိုး \n", "* Y က တစ်နှစ်အတွင်း ရောဂါတိုးတက်မှုအရည်အချင်းအတိုင်းအတာ \n", "\n", "ဒီဒေတာဆက်တင်ကို သက်မှတ်နှုန်းနှင့် သင်္ချာဆိုင်ရာ နည်းလမ်းများကို အသုံးပြုပြီး လေ့လာကြမယ်။\n", "\n", "### တာဝန် ၁: တန်ဖိုးအားလုံးအတွက် ပျမ်းမျှနှုန်းနဲ့ မျိုးကွဲမှုကို တွက်ချက်ပါ \n" ], "metadata": {} }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "source": [], "outputs": [], "metadata": {} }, { "cell_type": "markdown", "source": [], "metadata": {} }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "source": [], "outputs": [], "metadata": {} }, { "cell_type": "markdown", "source": [], "metadata": {} }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "source": [], "outputs": [], "metadata": {} }, { "cell_type": "markdown", "source": [ "### တာဝန် ၄: အမျိုးမျိုးသော အပြောင်းအလဲများနှင့် ရောဂါတိုးတက်မှု (Y) အကြား ဆက်စပ်မှုကို စမ်းသပ်ပါ\n", "\n", "> **အကြံပြုချက်** ဆက်စပ်မှုအချိုးဇယားသည် ဘယ်တန်ဖိုးများသည် အချင်းချင်းမူတည်နေသည်ကို အထောက်အကူဖြစ်စေမည့် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို ပေးနိုင်ပါသည်။\n" ], "metadata": {} }, { "cell_type": "markdown", "source": [], "metadata": {} }, { "cell_type": "markdown", "source": [], "metadata": {} }, { "cell_type": "markdown", "source": [], "metadata": {} }, { "cell_type": "markdown", "metadata": {}, "source": [ "\n---\n\n**ဝက်ဘ်ဆိုက်မှတ်ချက်**: \nဤစာရွက်စာတမ်းကို AI ဘာသာပြန်ဝန်ဆောင်မှု [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ကို အသုံးပြု၍ ဘာသာပြန်ထားပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် တိကျမှန်ကန်မှုအတွက် ကြိုးစားနေပါသော်လည်း၊ အလိုအလျောက်ဘာသာပြန်မှုများတွင် အမှားများ သို့မဟုတ် မမှန်ကန်မှုများ ပါဝင်နိုင်သည်ကို ကျေးဇူးပြု၍ သတိပြုပါ။ မူရင်းစာရွက်စာတမ်းကို ၎င်း၏ မူလဘာသာစကားဖြင့် အာဏာတည်သောရင်းမြစ်အဖြစ် သတ်မှတ်သင့်ပါသည်။ အရေးကြီးသော အချက်အလက်များအတွက် လူကူးဘာသာပြန်မှုကို အကြံပြုပါသည်။ ဤဘာသာပြန်မှုကို အသုံးပြုခြင်းမှ ဖြစ်ပေါ်လာသော နားလည်မှုမှားများ သို့မဟုတ် အဓိပ္ပါယ်မှားများအတွက် ကျွန်ုပ်တို့သည် တာဝန်မယူပါ။\n" ] } ], "metadata": { "orig_nbformat": 4, "language_info": { "name": "python", "version": "3.8.8", "mimetype": "text/x-python", "codemirror_mode": { "name": "ipython", "version": 3 }, "pygments_lexer": "ipython3", "nbconvert_exporter": "python", "file_extension": ".py" }, "kernelspec": { "name": "python3", "display_name": "Python 3.8.8 64-bit (conda)" }, "interpreter": { "hash": "86193a1ab0ba47eac1c69c1756090baa3b420b3eea7d4aafab8b85f8b312f0c5" }, "coopTranslator": { "original_hash": "6d945fd15163f60cb473dbfe04b2d100", "translation_date": "2025-09-06T18:00:47+00:00", "source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.ipynb", "language_code": "my" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 2 }