{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "source": [ "## ਪਰਿਚਯ: ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਅੰਕੜੇ\n", "## ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ\n", "\n", "ਇਸ ਅਸਾਈਨਮੈਂਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਸ਼ੂਗਰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਡਾਟਾਸੈੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਾਂਗੇ ਜੋ [ਇਥੋਂ ਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html)।\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": [ "ਇਸ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਕਾਲਮ ਹੇਠ ਲਿਖੇ ਹਨ: \n", "* ਉਮਰ ਅਤੇ ਲਿੰਗ ਸਵੈ-ਸਪਸ਼ਟ ਹਨ \n", "* BMI ਮਤਲਬ ਬਾਡੀ ਮਾਸ ਇੰਡੈਕਸ ਹੈ \n", "* BP ਮਤਲਬ ਔਸਤ ਰਕਤ ਦਬਾਅ ਹੈ \n", "* S1 ਤੋਂ S6 ਵੱਖ-ਵੱਖ ਰਕਤ ਦੇ ਮਾਪ ਹਨ \n", "* Y ਇੱਕ ਗੁਣਾਤਮਕ ਮਾਪ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਸਾਲ ਵਿੱਚ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ \n", "\n", "ਆਓ ਇਸ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਦਾ ਅਧਿਐਨ ਸੰਭਾਵਨਾ ਅਤੇ ਅੰਕੜਾ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਕਰੀਏ। \n", "\n", "### ਕੰਮ 1: ਸਾਰੇ ਮੁੱਲਾਂ ਲਈ ਔਸਤ ਅਤੇ ਵੈਰੀਅੰਸ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰੋ \n" ], "metadata": {} }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "source": [], "outputs": [], "metadata": {} }, { "cell_type": "markdown", "source": [ "### ਟਾਸਕ 2: ਲਿੰਗ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ BMI, BP ਅਤੇ Y ਲਈ ਬਾਕਸਪਲਾਟ ਬਣਾਓ\n" ], "metadata": {} }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "source": [], "outputs": [], "metadata": {} }, { "cell_type": "markdown", "source": [ "### ਟਾਸਕ 3: ਉਮਰ, ਲਿੰਗ, ਬੀਐਮਆਈ ਅਤੇ ਵਾਈ ਵੈਰੀਏਬਲ ਦੀ ਵੰਡ ਕੀ ਹੈ?\n" ], "metadata": {} }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "source": [], "outputs": [], "metadata": {} }, { "cell_type": "markdown", "source": [ "### ਟਾਸਕ 4: ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੈਰੀਏਬਲਾਂ ਅਤੇ ਬਿਮਾਰੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ (Y) ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ\n", "\n", "> **ਸੁਝਾਅ** ਸਬੰਧ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਦਦਗਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਵੇਗਾ ਕਿ ਕਿਹੜੀਆਂ ਮੁੱਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਸਬੰਧ ਹੈ।\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**ਅਸਵੀਕਤੀ**: \nਇਹ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ AI ਅਨੁਵਾਦ ਸੇਵਾ [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਅਨੁਵਾਦ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਅਸੀਂ ਸਹੀਅਤ ਲਈ ਯਤਨਸ਼ੀਲ ਹਾਂ, ਕਿਰਪਾ ਕਰਕੇ ਧਿਆਨ ਦਿਓ ਕਿ ਸਵੈਚਾਲਿਤ ਅਨੁਵਾਦਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀਆਂ ਜਾਂ ਅਸੁਚਤਤਾਵਾਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਮੂਲ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਮੂਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤ ਮੰਨਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਮਨੁੱਖੀ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਅਨੁਵਾਦ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਪੈਦਾ ਹੋਣ ਵਾਲੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਗਲਤ ਫਹਿਮੀ ਜਾਂ ਗਲਤ ਵਿਆਖਿਆ ਲਈ ਅਸੀਂ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਨਹੀਂ ਹਾਂ।\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": "2025-09-06T17:24:05+00:00", "source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.ipynb", "language_code": "pa" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 2 }