{ "cells": [ { "cell_type": "markdown", "source": [ "## Вступ до ймовірності та статистики\n", "## Завдання\n", "\n", "У цьому завданні ми будемо використовувати набір даних пацієнтів із діабетом, взятий [звідси](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": [ "У цьому наборі даних стовпці мають наступне значення: \n", "* Вік і стать зрозумілі самі собою \n", "* BMI — індекс маси тіла \n", "* BP — середній артеріальний тиск \n", "* S1 до S6 — різні показники крові \n", "* Y — якісна оцінка прогресування хвороби протягом одного року \n", "\n", "Давайте вивчимо цей набір даних за допомогою методів ймовірності та статистики.\n", "\n", "### Завдання 1: Обчисліть середні значення та дисперсію для всіх значень \n" ], "metadata": {} }, { "cell_type": "code", "execution_count": null, "source": [], "outputs": [], "metadata": {} }, { "cell_type": "markdown", "source": [ "### Завдання 2: Побудувати коробкові діаграми для BMI, BP та Y залежно від статі\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": [ "### Завдання 4: Перевірте кореляцію між різними змінними та прогресуванням хвороби (Y)\n", "\n", "> **Підказка** Матриця кореляції надасть вам найбільш корисну інформацію про те, які значення є залежними.\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**Відмова від відповідальності**: \nЦей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Хоча ми прагнемо до точності, зверніть увагу, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ мовою оригіналу слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується професійний людський переклад. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.\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": "2025-09-06T18:02:13+00:00", "source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.ipynb", "language_code": "uk" } }, "nbformat": 4, "nbformat_minor": 2 }