Data-Science-For-Beginners/translations/uk/1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.ipynb

{
 "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": [
       "<div>\n",
       "<style scoped>\n",
       "    .dataframe tbody tr th:only-of-type {\n",
       "        vertical-align: middle;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe tbody tr th {\n",
       "        vertical-align: top;\n",
       "    }\n",
       "\n",
       "    .dataframe thead th {\n",
       "        text-align: right;\n",
       "    }\n",
       "</style>\n",
       "<table border=\"1\" class=\"dataframe\">\n",
       "  <thead>\n",
       "    <tr style=\"text-align: right;\">\n",
       "      <th></th>\n",
       "      <th>AGE</th>\n",
       "      <th>SEX</th>\n",
       "      <th>BMI</th>\n",
       "      <th>BP</th>\n",
       "      <th>S1</th>\n",
       "      <th>S2</th>\n",
       "      <th>S3</th>\n",
       "      <th>S4</th>\n",
       "      <th>S5</th>\n",
       "      <th>S6</th>\n",
       "      <th>Y</th>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </thead>\n",
       "  <tbody>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>0</th>\n",
       "      <td>59</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>32.1</td>\n",
       "      <td>101.0</td>\n",
       "      <td>157</td>\n",
       "      <td>93.2</td>\n",
       "      <td>38.0</td>\n",
       "      <td>4.0</td>\n",
       "      <td>4.8598</td>\n",
       "      <td>87</td>\n",
       "      <td>151</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>1</th>\n",
       "      <td>48</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>21.6</td>\n",
       "      <td>87.0</td>\n",
       "      <td>183</td>\n",
       "      <td>103.2</td>\n",
       "      <td>70.0</td>\n",
       "      <td>3.0</td>\n",
       "      <td>3.8918</td>\n",
       "      <td>69</td>\n",
       "      <td>75</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>2</th>\n",
       "      <td>72</td>\n",
       "      <td>2</td>\n",
       "      <td>30.5</td>\n",
       "      <td>93.0</td>\n",
       "      <td>156</td>\n",
       "      <td>93.6</td>\n",
       "      <td>41.0</td>\n",
       "      <td>4.0</td>\n",
       "      <td>4.6728</td>\n",
       "      <td>85</td>\n",
       "      <td>141</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>3</th>\n",
       "      <td>24</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>25.3</td>\n",
       "      <td>84.0</td>\n",
       "      <td>198</td>\n",
       "      <td>131.4</td>\n",
       "      <td>40.0</td>\n",
       "      <td>5.0</td>\n",
       "      <td>4.8903</td>\n",
       "      <td>89</td>\n",
       "      <td>206</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "    <tr>\n",
       "      <th>4</th>\n",
       "      <td>50</td>\n",
       "      <td>1</td>\n",
       "      <td>23.0</td>\n",
       "      <td>101.0</td>\n",
       "      <td>192</td>\n",
       "      <td>125.4</td>\n",
       "      <td>52.0</td>\n",
       "      <td>4.0</td>\n",
       "      <td>4.2905</td>\n",
       "      <td>80</td>\n",
       "      <td>135</td>\n",
       "    </tr>\n",
       "  </tbody>\n",
       "</table>\n",
       "</div>"
      ]
     },
     "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
}