JKISeason3-23

<p><strong>Generating Synthetic Population Attributes</strong></p><p><strong>Challenge 23</strong></p><p><br><strong>Level: </strong>Easy to Medium<br><br><strong>Description: </strong>You are a social scientist who needs to create some synthetic data for an imaginary population consisting of 1000 people, including attributes <em>age</em>, <em>height</em>, and <em>weight</em>. 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: ‘&lt; 160cm', ‘&gt; 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.</p><p></p><p>説明 あなたは社会科学者で、年齢、身長、体重などの属性を含む、1000人からなる架空の集団の合成データを作成する必要があります。 まず、平均を40、標準偏差を10としてガウス年齢分布を作成し、人々を4つの年齢グループ（「子供」、「若者」、「大人」、「高齢者」）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する。 関係を視覚化し、この合成集団内のパターンと相関関係を特定する。</p>