You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
261 lines
7.7 KiB
261 lines
7.7 KiB
{
|
|
"cells": [
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"source": [
|
|
"## Giới thiệu về Xác suất và Thống kê\n",
|
|
"## Bài tập\n",
|
|
"\n",
|
|
"Trong bài tập này, chúng ta sẽ sử dụng tập dữ liệu của các bệnh nhân tiểu đường được lấy [từ đây](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": [
|
|
"Trong tập dữ liệu này, các cột bao gồm:\n",
|
|
"\n",
|
|
"* Tuổi và giới tính đã rõ ràng\n",
|
|
"* BMI là chỉ số khối cơ thể\n",
|
|
"* BP là huyết áp trung bình\n",
|
|
"* S1 đến S6 là các chỉ số đo lường máu khác nhau\n",
|
|
"* Y là thước đo định tính về mức độ tiến triển của bệnh trong một năm\n",
|
|
"\n",
|
|
"Hãy cùng nghiên cứu tập dữ liệu này bằng các phương pháp xác suất và thống kê.\n",
|
|
"\n",
|
|
"### Nhiệm vụ 1: Tính giá trị trung bình và phương sai cho tất cả các giá trị\n"
|
|
],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "code",
|
|
"execution_count": null,
|
|
"source": [],
|
|
"outputs": [],
|
|
"metadata": {}
|
|
},
|
|
{
|
|
"cell_type": "markdown",
|
|
"source": [
|
|
"### Nhiệm vụ 2: Vẽ biểu đồ hộp cho BMI, BP và Y dựa trên giới tính\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": [
|
|
"### Nhiệm vụ 4: Kiểm tra mối tương quan giữa các biến khác nhau và sự tiến triển của bệnh (Y)\n",
|
|
"\n",
|
|
"> **Gợi ý** Ma trận tương quan sẽ cung cấp cho bạn thông tin hữu ích nhất về những giá trị nào có sự phụ thuộc.\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**Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm**: \nTài liệu này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc không chính xác. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ bản địa nên được coi là nguồn thông tin chính thức. Đối với các thông tin quan trọng, khuyến nghị sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp bởi con người. Chúng tôi không chịu trách nhiệm cho bất kỳ sự hiểu lầm hoặc diễn giải sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này.\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": "2025-09-06T17:42:38+00:00",
|
|
"source_file": "1-Introduction/04-stats-and-probability/assignment.ipynb",
|
|
"language_code": "vi"
|
|
}
|
|
},
|
|
"nbformat": 4,
|
|
"nbformat_minor": 2
|
|
} |