Đánh giá kết quả BMI và HDL
Sự khác biệt trong tiến triển bệnh dự đoán (biến phản hồi y) giữa nhóm bệnh nhân đồng thời nằm trong top 10% BMI và top 25% HDL so với
nhóm đồng thời nằm trong 10% BMI thấp nhất và 25% HDL thấp nhất là bao nhiêu? Như trước, một mô phỏng đã được chạy sẵn cho bạn: nhiệm vụ của bạn là đánh giá kết quả mô phỏng trong df_results để tìm câu trả lời cho câu hỏi này!
Các thư viện sau đã được nhập: pandas là pd, numpy là np, và scipy.stats là st.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô phỏng Monte Carlo với Python
Hướng dẫn bài tập
- Hoàn thiện phần định nghĩa giá trị trung bình đầu ra bằng cách lọc kết quả cho bệnh nhân đồng thời thuộc top 10% BMI và top 25% HDL, sau đó cho bệnh nhân đồng thời thuộc 10% BMI thấp nhất và 25% HDL thấp nhất, tận dụng các ngưỡng
hdl_q25,hdl_q75,bmi_q10,bmi_q90đã được định nghĩa sẵn cho bạn.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
simulation_results = st.multivariate_normal.rvs(mean=mean_dia, size=20000, cov=cov_dia)
df_results = pd.DataFrame(simulation_results,columns=["age", "bmi", "bp", "tc", "ldl", "hdl", "tch", "ltg", "glu"])
predicted_y = regr_model.predict(df_results)
df_y = pd.DataFrame(predicted_y, columns=["predicted_y"])
df_summary = pd.concat([df_results,df_y], axis=1)
hdl_q25 = np.quantile(df_summary["hdl"], 0.25)
hdl_q75 = np.quantile(df_summary["hdl"], 0.75)
bmi_q10 = np.quantile(df_summary["bmi"], 0.10)
bmi_q90 = np.quantile(df_summary["bmi"], 0.90)
# Complete the mean outcome definitions
bmi_q90_hdl_q75_outcome = np.mean(df_summary[(df_summary["bmi"] > bmi_q90) & (____)]____)
bmi_q10_hdl_q15_outcome = np.mean(df_summary[(df_summary["bmi"] < bmi_q10) & (____)]____)
y_diff = bmi_q90_hdl_q75_outcome - bmi_q10_hdl_q15_outcome
print(y_diff)