任务描述

Q1、人体体温的总体均值是否为98.6华氏度？
Q2、人体的温度是否服从正态分布?
Q3、人体体温中存在的异常数据是哪些？
Q4、男女体温是否存在明显差异？
Q5、体温与心率间的相关性(强？弱？中等?)

数据链接：https://pan.baidu.com/s/1t4SKF6U2yyjT365FaE692A*

笔者使用的是jupyter 进行的数据分析

#导入相关的库
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats#读入数据
file = pd.read_csv("test.csv")#对查看数据前5行
file.head()

数据字段说明：

gender：性别，1为男性，2为女性
Temperature:体温
HeartRate：心率

Q1、人体体温的总体均值是否为98.6华氏度？

# 1、人体体温的总体均值是否为98.6华氏度？
file.describe()
file.groupby("Gender").mean()

从分析结果可以看出无论是从总体的均值还是男女性别的均值都是小于 98.6华氏度的

Q2、人体的温度是否服从正态分布?

# 2、人体的温度是否服从正态分布?
#分别用kstest、shapiro、normaltest来验证分布系数
from scipy import stats
ks_test = stats.kstest(file['Temperature'], 'norm')
shapiro_test = stats.shapiro(file['Temperature'])
normaltest_test = stats.normaltest(file['Temperature'],axis=0)print('ks_test:',ks_test)
print('shapiro_test:',shapiro_test)
print('normaltest_test:',normaltest_test)# 绘制拟合正态分布曲线
Temperature = file['Temperature']plt.figure()
Temperature.plot(kind = 'kde')   #原始数据的正态分布M_S = stats.norm.fit(Temperature)  #正态分布拟合的平均值loc，标准差 scale
normalDistribution = stats.norm(M_S[0], M_S[1])  # 绘制拟合的正态分布图
x = np.linspace(normalDistribution.ppf(0.01), normalDistribution.ppf(0.99), 100)
plt.plot(x, normalDistribution.pdf(x), c='orange')
plt.xlabel('Temperature about Person')
plt.title('Temperature on NormalDistribution', size=20)
plt.legend(['Temperature', 'NormDistribution'])

由于p >0.05, 接受原假设，认为数据服从正态分布

Q3、人体体温中存在的异常数据是哪些？

#3、人体体温中存在的异常数据是哪些？ 3 sigma 原则
max_b = mean + 3 * std_
min_b = mean - 3 * std_
res = []
for i in file["Temperature"]:if i >= max_b or i <= min_b:res.append(i)
print("异常的数据有%d,分别是：",len(res))
for i in res:print(i)

Q4、男女体温是否存在明显差异？

#男女体温是否存在明显差异
file.groupby('Gender').sum()
file.groupby("Gender").mean()
file.groupby("Gender").std()

没有发现什么差异

Q5、体温与心率间的相关性(强？弱？中等?)

#体温与心率间的相关性
file.corr()

根据：

·|r|≥0.8 高度相关；
·0.5≤|r|<0.8 中度相关；
·0.3≤|r|<0.5 低度相关；
·|r|<0.3 关系极弱，认为不相关

体温与心率间的相关系数为：0.253656 小于0.3 认为不想关

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