{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "source": [ "## Olasılık ve İstatistiğe Giriş\n", "## Ödev\n", "\n", "Bu ödevde, [buradan alınan](https://www4.stat.ncsu.edu/~boos/var.select/diabetes.html) diyabet hastalarına ait veri setini kullanacağız.\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": [ "Bu veri kümesinde, sütunlar şu şekildedir: \n", "* Yaş ve cinsiyet kendiliğinden anlaşılır. \n", "* BMI, vücut kitle indeksidir. \n", "* BP, ortalama kan basıncıdır. \n", "* S1'den S6'ya kadar olanlar, farklı kan ölçümleridir. \n", "* Y, bir yıl boyunca hastalık ilerlemesinin nitel ölçüsüdür. \n", "\n", "Hadi bu veri kümesini olasılık ve istatistik yöntemleriyle inceleyelim.\n", "\n", "### Görev 1: Tüm değerler için ortalama ve varyans hesaplayın \n" ], "metadata": {} }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "source": [], "outputs": [], "metadata": {} }, { "cell_type": "markdown", "source": [ "### Görev 2: Cinsiyete bağlı olarak BMI, BP ve Y için kutu grafikleri çiz\n" ], "metadata": {} }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "source": [], "outputs": [], "metadata": {} }, { "cell_type": "markdown", "source": [ "### Görev 3: Yaş, Cinsiyet, BMI ve Y değişkenlerinin dağılımı nedir?\n" ], "metadata": {} }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "source": [], "outputs": [], "metadata": {} }, { "cell_type": "markdown", "source": [ "### Görev 4: Farklı değişkenler ile hastalık ilerlemesi (Y) arasındaki korelasyonu test edin\n", "\n", "> **İpucu** Korelasyon matrisi, hangi değerlerin birbirine bağımlı olduğunu anlamak için size en faydalı bilgiyi sağlayacaktır.\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**Feragatname**: \nBu belge, [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) adlı yapay zeka çeviri hizmeti kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayın. Belgenin orijinal dili, yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel bir insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımından kaynaklanan yanlış anlama veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz.\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": "2025-09-06T17:30:24+00:00", "source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.ipynb", "language_code": "tr" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 2 }