「ハンバーガー統計学にようこそ！」をPythonでお勉強 4.4まで

こちらのサイトを利用してPython (Anaconda) でデータ解析の勉強をさせてもらおうと思います。
ハンバーガー統計学にようこそ！

4.4　実践編：ポテトの評価は？

import pandas as pd

url='http://kogolab.chillout.jp/elearn/hamburger/chap4/sec4.html'
dframe_list = pd.io.html.read_html(url, encoding="sjis")

import pandas as pd

url='http://kogolab.chillout.jp/elearn/hamburger/chap4/sec4.html'

dframe_list = pd.io.html.read_html(url, encoding="sjis")

#df = dframe_list[0]
df = grade_data

len(df)

nofloat = []
for i in range(len(df)):
    try:
        print(df.ix[:,i])
        df.ix[:,i]=df.ix[:,i].astype(float)
    except:
        nofloat.append(i)
        print('float convert Error', i)

df.ix[1][3] + df.ix[1][1]
type(df.ix[1][3])

#df = dframe_list[0]

df = grade_data

len(df)

nofloat = []

for i in range(len(df)):

try:

print(df.ix[:,i])

df.ix[:,i]=df.ix[:,i].astype(float)

except:

nofloat.append(i)

print('float convert Error', i)

df.ix[1][3] + df.ix[1][1]

type(df.ix[1][3])

1    1.0
2    2.0
3    3.0
4    4.0
5    5.0
6    6.0
7    7.0
8    8.0
Name: 0, dtype: float64
1    80.0
2    75.0
3    80.0
4    95.0
5    90.0
6    80.0
7    85.0
8    90.0
Name: 1, dtype: float64
1    1.0
2    2.0
3    3.0
4    4.0
5    5.0
6    6.0
7    7.0
8    8.0
Name: 2, dtype: float64
1    75.0
2    65.0
3    80.0
4    85.0
5    75.0
6    80.0
7    80.0
8    70.0
Name: 3, dtype: float64
float convert Error 4
float convert Error 5
float convert Error 6
float convert Error 7

numpy.float64

1 1.0

2 2.0

3 3.0

4 4.0

5 5.0

6 6.0

7 7.0

8 8.0

Name: 0, dtype: float64

1 80.0

2 75.0

3 80.0

4 95.0

5 90.0

6 80.0

7 85.0

8 90.0

Name: 1, dtype: float64

1 1.0

2 2.0

3 3.0

4 4.0

5 5.0

6 6.0

7 7.0

8 8.0

Name: 2, dtype: float64

1 75.0

2 65.0

3 80.0

4 85.0

5 75.0

6 80.0

7 80.0

8 70.0

Name: 3, dtype: float64

float convert Error 4

float convert Error 5

float convert Error 6

float convert Error 7

numpy.float64

まず、帰無仮説を立てます。
帰無仮説：(未)
次に、その逆である対立仮説を立てます。
対立仮説：(未)

df.columns = ['ワクワクポテトを食べた女子高生','ワクワクの点数', 'モグモグポテトを食べた女子高生', 'モグモグの点数']
df

df.columns = ['ワクワクポテトを食べた女子高生','ワクワクの点数', 'モグモグポテトを食べた女子高生', 'モグモグの点数']

	ワクワクポテトを食べた女子高生	ワクワクの点数	モグモグポテトを食べた女子高生	モグモグの点数
1	1.0	80.0	1.0	75.0
2	2.0	75.0	2.0	65.0
3	3.0	80.0	3.0	80.0
4	4.0	95.0	4.0	85.0
5	5.0	90.0	5.0	75.0
6	6.0	80.0	6.0	80.0
7	7.0	85.0	7.0	80.0
8	8.0	90.0	8.0	70.0

import numpy as np

# ワクワクの平均
waku_mean_val = np.mean(df['ワクワクの点数'])
waku_std = np.std(df['ワクワクの点数'])
waku_var = np.var(df['ワクワクの点数'])
print("ワクワクの平均 = {}".format(waku_mean_val))
print("ワクワクの標準偏差 = {}".format(waku_std))
print("ワクワクの分散 = {}".format(waku_var))
# モグモグの平均
mogu_mean_val = np.mean(df['モグモグの点数'])
mogu_std = np.std(df['モグモグの点数'])
mogu_var = np.var(df['モグモグの点数'])
print("モグモグの平均 = {}".format(mogu_mean_val))
print("ワクワクの標準偏差 = {}".format(mogu_std))
print("ワクワクの分散 = {}".format(mogu_var))

import numpy as np

# ワクワクの平均

waku_mean_val = np.mean(df['ワクワクの点数'])

waku_std = np.std(df['ワクワクの点数'])

waku_var = np.var(df['ワクワクの点数'])

print("ワクワクの平均 = {}".format(waku_mean_val))

print("ワクワクの標準偏差 = {}".format(waku_std))

print("ワクワクの分散 = {}".format(waku_var))

# モグモグの平均

mogu_mean_val = np.mean(df['モグモグの点数'])

mogu_std = np.std(df['モグモグの点数'])

mogu_var = np.var(df['モグモグの点数'])

print("モグモグの平均 = {}".format(mogu_mean_val))

print("ワクワクの標準偏差 = {}".format(mogu_std))

print("ワクワクの分散 = {}".format(mogu_var))

ワクワクの平均 = 84.375
ワクワクの標準偏差 = 6.343057228182637
ワクワクの分散 = 40.234375
モグモグの平均 = 76.25
ワクワクの標準偏差 = 5.994789404140899
ワクワクの分散 = 35.9375

# 自由度を求める

# サンプル数
waku_count = len(df['ワクワクの点数'])
mogu_count = len(df['モグモグの点数'])
# 自由度を計算
degree_of_freedom = (waku_count - 1) + (mogu_count - 1)
print("自由度 = {}".format(degree_of_freedom))

# 自由度を求める

# サンプル数

waku_count = len(df['ワクワクの点数'])

mogu_count = len(df['モグモグの点数'])

# 自由度を計算

degree_of_freedom = (waku_count - 1) + (mogu_count - 1)

print("自由度 = {}".format(degree_of_freedom))

自由度 = 14

# tを求める
# t＝（標本平均の差）／（差の標本標準誤差）

import math

# 標本平均の差
_mean_val = mogu_mean_val - waku_mean_val
print("標本平均の差 = {}".format(_mean_val))

# 推定母分散
_var = ( (waku_var * waku_count) + (mogu_var * mogu_count) ) / ( (waku_count - 1) + (mogu_count - 1) )
print("推定母分散 = {}".format(_var))

# 差の標本標準誤差
_margin = math.sqrt( _var * (1/waku_count + 1/mogu_count) )
print("差の標本標準誤差 = {}".format(_margin))

it = _mean_val / _margin
print("it = {}".format(it))

# tを求める

# t＝（標本平均の差）／（差の標本標準誤差）

import math

# 標本平均の差

_mean_val = mogu_mean_val - waku_mean_val

print("標本平均の差 = {}".format(_mean_val))

# 推定母分散

_var = ( (waku_var * waku_count) + (mogu_var * mogu_count) ) / ( (waku_count - 1) + (mogu_count - 1) )

print("推定母分散 = {}".format(_var))

# 差の標本標準誤差

_margin = math.sqrt( _var * (1/waku_count + 1/mogu_count) )

print("差の標本標準誤差 = {}".format(_margin))

it = _mean_val / _margin

print("it = {}".format(it))

標本平均の差 = -8.125
推定母分散 = 43.526785714285715
差の標本標準誤差 = 3.2987416431984227
it = -2.463060426921489

t_data = dframe_list[2].drop([0])
t_data.columns = ["自由度", "有意水準5%", "有意水準1%"]
t_data

t_data = dframe_list[2].drop([0])

t_data.columns = ["自由度", "有意水準5%", "有意水準1%"]

t_data

	自由度	有意水準5%	有意水準1%
1	1	12.706	63.657
2	2	4.303	9.925
3	3	3.182	5.841
4	4	2.776	4.604
5	5	2.571	4.032
6	6	2.447	3.707
7	7	2.365	3.499
8	8	2.306	3.355
9	9	2.262	3.250
10	10	2.226	3.169
11	11	2.201	3.106
12	12	2.179	3.055
13	13	2.160	3.021
14	14	2.145	2.977
15	15	2.131	2.947
16	16	2.120	2.921
17	17	2.110	2.898
18	18	2.101	2.878
19	19	2.093	2.861
20	20	2.086	2.845
21	21	2.080	2.831
22	22	2.074	2.819
23	23	2.069	2.807
24	24	2.064	2.797
25	25	2.060	2.787
26	26	2.056	2.779
27	27	2.052	2.771
28	28	2.048	2.763
29	29	2.045	2.756
30	30	2.042	2.750
31	40	2.021	2.704
32	60	2.000	2.660
33	120	1.980	2.617
34	∞	1.960	2.576

# 有意水準は5%という条件なので
print("5%の列の自由度 = {}".format(t_data['有意水準5%'].ix[degree_of_freedom]))

# 有意水準は5%という条件なので

print("5%の列の自由度 = {}".format(t_data['有意水準5%'].ix[degree_of_freedom]))

5%の列の自由度 = 2.145

from scipy.stats import t
x = np.linspace(-5,5,100)
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

rv = t(degree_of_freedom)

print("自由度14のt分布")
plt.plot(x, rv.pdf(x))

from scipy.stats import t

x = np.linspace(-5,5,100)

import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

rv = t(degree_of_freedom)

print("自由度14のt分布")

plt.plot(x, rv.pdf(x))

自由度14のt分布

[<matplotlib.lines.Line2D at 0x1132b1940>]

it(=2.463) > t(=2.145)なので仮説は棄却・・・だと思うけどこの辺の考え方はもっと勉強しなければいまいちピンとこないな・・・。

サイバーまめカン

鹿児島の出水市でプログラミングしてる人のブログ。MacとLinux, Swift, Ruby, Python, VBAの温い日常。

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4.4 実践編：ポテトの評価は？

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