test

 Stwórz macierze dla każdego z typu danych. Umieść w nich swoje dane.
plec=np.array(['K', 'K', 'M', 'M', 'M', 'K', 'K', 'M', 'M', 'M'])
wynik1=np.array([39, 90, 89, 47, 47, 21, 70, 62, 66, 138])
wynik2=np.array([192, 199, 178, 197, 144, 146, 161, 199, 138, 138]) wyksztalcenie=np.array([1,3,4,2,1,1,2,3,1,1])
 zamieszkanie=np.array([2,2,1,1,3,3,2,4,4,2])
**********************
 Jaki jest średni wynik testu 1? Jakie jest odchylenie standardowe?
Średni wynik testu 1 to 66,9.
import numpy as np
wynik1=np.array([39, 90, 89, 47, 47, 21, 70, 62, 66, 138])
srednia1=np.mean(wynik1)
print srednia1
********************
Jaki jest średni wynik testu 2 badanych mężczyzn?
Średni wynik testu to 165,7.
import numpy as np
wynik2=np.array([192, 199, 178, 197, 144, 146, 161, 199, 138, 138])
plec=np.array(['K', 'K', 'M', 'M', 'M', 'K', 'K', 'M', 'M', 'M'])
wynik_m=[]
for i in range(len(plec)):
     if plec[i]=='M':
         wynik_m.append(wynik2[i])
srednia=np.mean(wynik_m)
print srednia
********************
Jakiego jaki jest najmniejszy i największy wynik testu 1?
Najmniejszy wynik to 21, największy 138.
import numpy as np
wynik1=np.array([39, 90, 89, 47, 47, 21, 70, 62, 66, 138])
min=np.amin(wynik1)
max=np.amax(wynik1)
print min
print max
********************
Czy są różnice statystyczne pomiędzy kolejnymi testami?
Nie istnieją różnice statystyczne pomiędzy testami. (p>0,05).
import numpy as np
wynik1=np.array([39, 90, 89, 47, 47, 21, 70, 62, 66, 138])
wynik2=np.array([192, 199, 178, 197, 144, 146, 161, 199, 138, 138])
korelacja=np.corrcoef(wynik1, wynik2)
print korelacja
******************
 Czy istnieje korelacja pomiędzy wykształceniem a wielkością miejsca zamieszkania?
Nie istnieje korelacja pomiędzy wykształceniem, a wielkością miejsca zamieszkania. (p>0,05)
import numpy as np
import scipy.stats as st
wyksztalcenie=np.array([1,3,4,2,1,1,2,3,1,1])
zamieszkanie=np.array([2,2,1,1,3,3,2,4,4,2])
korelacja=st.spearmanr(wyksztalcenie, zamieszkanie)
print korelacja
********************
 Na odpowiednim wykresie zaprezentuj zależność wyniku 1 testu od wyniku testu 2.
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
wynik1=np.array([39, 90, 89, 47, 47, 21, 70, 62, 66, 138])
wynik2=np.array([192, 199, 178, 197, 144, 146, 161, 199, 138, 138])
osoba=np.arange(wynik1.size)
plt.bar(osoba, wynik1, color='g', label='Wyniki testu 1', width=0.25)
plt.bar(osoba+0.25, wynik2, color='b', label='Wynik testu 2', width=0.25)
plt.legend()
plt.xlabel('Badany')
plt.ylabel('Wynik')
plt.show()
*******************
Na odpowiednim wykresie zaprezentuj średni wynik kobiet i mężczyzn w pierwszym teście.
import matplotlib.pyplot as plt
plec=np.array(['K', 'K', 'M', 'M', 'M', 'K', 'K', 'M', 'M', 'M'])
wynik1=np.array([39, 90, 89, 47, 47, 21, 70, 62, 66, 138])
wynik_m=[]
wynik_k=[]
for i in range(len(plec)):
     if plec[i]=='M':
         wynik_m.append(wynik1[i])
     else:
         wynik_k.append(wynik1[i])
srednia_k=np.mean(wynik_k)
srednia_m=np.mean(wynik_m)
podpis=['kobieta', 'mezczyzna']
punkty=[1,2]
srednie=[srednia_k, srednia_m]
plt.bar(punkty, srednie, color='g')
plt.xticks=([1,2], podpis)
plt.show()