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Description: You are a social scientist who needs to create some synthetic data for an imaginary population consisting of 1000 people, including attributes age, height, and weight. Start by generating a Gaussian age distribution using a mean of 40 and a standard deviation of 10, then bin people into four age groups: 'Children', 'Young Adults', 'Adults', and 'Seniors’. For each group, generate heights using a beta distribution with realistic parameters. Categorize heights into three groups: ‘< 160cm', ‘> 180', and 'rest’. Based on the binned height information, generate weights using a gamma distribution that accurately models weight distributions per age group. Visualize the relationships and identify patterns and correlations within this synthetic population.
Level: Easy to MediumDescription: You are a social scientist who needs to create some synthetic data for an imaginary population consisting of 1000 people, including attributes age, height,and weight. Start by generating a Gaussian age distribution using a mean of 40 and a standard deviation of 10, then bin people into four age groups: 'Children', 'YoungAdults', 'Adults', and 'Seniors’. For each group, generate heights using a beta distribution with realistic parameters. Categorize heights into three groups: ‘< 160cm', ‘>180', and 'rest’. Based on the binned height information, generate weights using a gamma distribution that accurately models weight distributions per age group.Visualize the relationships and identify patterns and correlations within this synthetic population.説明 あなたは社会科学者で、1000人からなる架空の集団について、属性年齢、身長、体重を含む合成データを作成する必要があります。まず、平均40、標準偏差10のガウス年齢分布を作成し、人々を「子供」、「若者」、「大人」、「高齢者」の4つの年齢グループに分けます。各グループについて、現実的なパラメータを持つベータ分布を使って身長を生成します。身長を「160cm未満」、「180cm以上」、「それ以外」の3つのグループに分類する。ビニングされた身長情報に基づいて、年齢グループごとの体重分布を正確にモデル化するガンマ分布を使って体重を生成します。関係を視覚化し、この合成集団内のパターンと相関を特定する。 emty_1000_rowsmean 40SD 10attributes_age$Age$ < 18 =>"Children"$Age$ < 30 =>"Young Adults"$Age$ < 65 =>"Adults"TRUE =>"Seniors"height$height$ < 160 =>"< 160cm"$height$ > 180 =>"> 180cm"TRUE =>"rest"weightNode 66 Empty Table Creator Gaussian DistributedAssigner Rule Engine Beta DistributedAssigner Rule Engine Gamma DistributedAssigner Color Manager view Level: Easy to MediumDescription: You are a social scientist who needs to create some synthetic data for an imaginary population consisting of 1000 people, including attributes age, height,and weight. Start by generating a Gaussian age distribution using a mean of 40 and a standard deviation of 10, then bin people into four age groups: 'Children', 'YoungAdults', 'Adults', and 'Seniors’. For each group, generate heights using a beta distribution with realistic parameters. Categorize heights into three groups: ‘< 160cm', ‘>180', and 'rest’. Based on the binned height information, generate weights using a gamma distribution that accurately models weight distributions per age group.Visualize the relationships and identify patterns and correlations within this synthetic population.説明 あなたは社会科学者で、1000人からなる架空の集団について、属性年齢、身長、体重を含む合成データを作成する必要があります。まず、平均40、標準偏差10のガウス年齢分布を作成し、人々を「子供」、「若者」、「大人」、「高齢者」の4つの年齢グループに分けます。各グループについて、現実的なパラメータを持つベータ分布を使って身長を生成します。身長を「160cm未満」、「180cm以上」、「それ以外」の3つのグループに分類する。ビニングされた身長情報に基づいて、年齢グループごとの体重分布を正確にモデル化するガンマ分布を使って体重を生成します。関係を視覚化し、この合成集団内のパターンと相関を特定する。 emty_1000_rowsmean 40SD 10attributes_age$Age$ < 18 =>"Children"$Age$ < 30 =>"Young Adults"$Age$ < 65 =>"Adults"TRUE =>"Seniors"height$height$ < 160 =>"< 160cm"$height$ > 180 =>"> 180cm"TRUE =>"rest"weightNode 66Empty Table Creator Gaussian DistributedAssigner Rule Engine Beta DistributedAssigner Rule Engine Gamma DistributedAssigner Color Manager view

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