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......@@ -1893,6 +1893,13 @@
" "
]
},
{
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"source": [
"Application de la fonction sur tous les intervalles d'âge"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 17,
......@@ -1981,6 +1988,13 @@
"print(\"Le taux de mortalité des fumeuses de la classe d'âge 64-150 est de :\", tauxMort64_150NF)"
]
},
{
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"metadata": {},
"source": [
"Création d'une nouvelle DataFrame *d2* contenant les classes d'âge suivies de *F* pour fumeuses ou de *NF* pour non fumeuses ainsi que les différents taux de mortalité."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 21,
......@@ -1992,6 +2006,13 @@
"dt2 = pd.DataFrame(data = d2)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Création du diagramme en barre illustrant les taux de mortalité calculés précédemment selon les classes d'âge."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 22,
......@@ -2042,7 +2063,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Ajout d'une colonne Death contenant 1 si la personne est morte pendant la période entre le premier sondage et la suite de l'étude."
"Ajout d'une colonne Death contenant 1 si la personne est morte pendant la période entre le premier sondage et la suite de l'étude et 0 sinon."
]
},
{
......@@ -2591,7 +2612,7 @@
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"Création de nouveaux DataFrame contenant les mêmes valeurs que *fumeuses* et *nonFumeuses*"
"Création de nouveaux DataFrame contenant les mêmes valeurs que *fumeuses* et *nonFumeuses* ainsi que la colonne Death ajoutée juste au-dessus."
]
},
{
......@@ -2652,6 +2673,20 @@
"print(\"Fumeuses:\\n\", model_fumeuses.summary())"
]
},
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"source": [
"Analyse des résultats obtenus avec la régression logistique pour les fumeuses :"
]
},
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"source": [
"La p-value (P>|z|) de l'âge est inférieure à 0.005, ce qui signifie que l'âge a un effet significatif sur la probabilité du décès chez les fumeuses. Son coefficient est de 0.0890 et son intervalle de confiance est \\[0.025, 0.975]."
]
},
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......
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