【基于Python语言的喝牛奶对感冒发病率的影响实证探析1000字】

I基于Python语言的喝牛奶对感冒发病率的影响实证分析目录TOC\o"1-2"\h\u25425基于Python语言的喝牛奶对感冒发病率的影响实证分析 157591.1案例描述 116641.2问题解决 14816(1)建立假设检验： 111796(2)计算理论值 123576(3)计算卡方值 220813(6)从P值的角度进一步进行比较判断 214303importnumpyasnp 296741.3小结 31.1案例描述小周的同学近期得了感冒，他的朋友告诉他多喝牛奶可以增强免疫力，不容易得感冒，他对这个事情表示怀疑，为了知道喝牛奶对感冒发病率有没有影响，他对三个班级的同学进行了询问，得到了以下结果，并制作了实际观察出来的表格：表2.1喝牛奶和不喝牛奶的感冒人数情况感冒人数未感冒人数合计喝牛奶3886124不喝牛奶2990119合计67176243分析：喝牛奶情况是一个分类变量，有喝牛奶和不喝牛奶两个取值，感冒情况也是一个分类变量，有感冒和未感冒两个取值，总频数很明显大于等于四十，计算得出所有理论数都大于等于五，所以可以运用卡方检验公式进行探究.通过计算可以看到两组感冒发生率不同，出现这样的结果，可能是由抽样误差导致，或者是喝牛奶真的影响了感冒发生率.1.2问题解决(1)建立假设检验：H0：喝牛奶不影响感冒发生

H1：喝牛奶影响感冒发生[12](2)计算理论值如果喝牛奶不影响感冒，求出感冒率是，可以得到喝牛奶理论感冒人数为，不喝牛奶感冒人数.制作出表格如下.表2.2喝牛奶和不喝牛奶的感冒人数理论表感冒未感冒喝牛奶34.1989.81不喝牛奶32.8186.19(3)计算卡方值根据公式计算出卡方值为1.197.接下来用Python语言检验一下.输入程序：importnumpyasnpfromscipy.statsimportchi2_contingencya=np.array([38,86,29,90])b=np.array([34.19,89.81,32.81,86.19])c=((a-b)**2/b).sum()print(c)输出结果：1.197051641338662(4)查卡方表找临界值根据自由度v=.并且规定置信度95%，查找卡方界值表，找到临界值为3.84，(5)做出决策本题卡方值为1.197，1.197小于3.84，无法拒绝原假设[13]，所以可以认为两组的感冒率没有明显差别，即喝牛奶对感冒发生没有显著影响.(6)从P值的角度进一步进行比较判断输入程序：importnumpyasnpfromscipy.statsimportchi2_contingencydata=np.array([[38,29],[86,90]])kf=chi2_contingency(data)print(kf)输出结果：(0.9038622604658582,0.341748203854904,1,array([[34.18930041,32.81069959],[89.81069959,86.18930041]]))得到结论:当P值大于0.05时,应该接受原假设，得到喝牛奶对感冒发生没有显著影响.1.3小结案例一探究的是喝牛奶对感冒发生率是否有影响，应用卡方检验进行探究，建立原假设与备择假设，在问题解决上从两个方面进行了解决，第一个方面是通过比较卡方值与临界值的大小，得到卡方值小，所以接受原假设，认为喝牛奶对感冒发生率没有影响，第二个方面是从P值进行判断，运用Python语言，得到P值大于0.05