Risco relativo círculo

Análise de dados é a principal característica do aprendizado de máquina e da ciência de dados. A linguagem de programação do Python fornece muitas bibliotecas úteis associadas a algumas funções incríveis que funcionam bem para algoritmos de aprendizado de máquina. Em geral, o risco é a ocorrência de algo errado e a análise de risco é a análise do risco associado a um evento. Portanto, para a análise de risco, os casos negativos e positivos precisam ser considerados. No final deste artigo, você poderá entender qual é o risco relativo e como ele pode ser implementado em um programa Python.

O que é um risco relativo?

Risco relativo é a medida do risco associado a um evento que acontece em dois grupos diferentes. Por exemplo, um certo evento aconteceu e seu impacto é observado em dois grupos diferentes. A medida de risco associada ao evento que está acontecendo nesses dois grupos é a análise de risco. Em outras palavras, a análise de risco é a razão do risco associado a um evento que aconteceu para o grupo de exposição e o risco associado ao mesmo evento que ocorreu para o grupo não exposto. Por exemplo, o risco relativo de desenvolver dor nas costas é maior em trabalhadores do que em outras pessoas. A análise de risco ou risco é calculada dividindo o risco no grupo um pelo risco no grupo dois. Estes são o grupo não exposto e o grupo exposto.

Como encontrar o risco relativo em um programa Python?

Como discutido anteriormente, o risco relativo é a comparação entre dois grupos - um grupo é exposto à mudança e o outro não é exposto à mudança. Em palavras simples, um grupo é o grupo experimental e o outro é o grupo de comparação. Assemelha -se à proporção do grupo primário para o grupo de comparação em dois grupos. Vamos tentar entender isso com um exemplo. Suponha que 100 pacientes tenham a mesma doença, alguns deles recebem um novo remédio e alguns deles não receberam o novo medicamento. Agora, se queremos verificar a análise de risco, precisamos da tabela a seguir:

	Resposta positiva	Resposta negativa
Grupo experimental	43	57
Grupo controlado	70	30

Os 43 pacientes em cada 100 receberam novos remédios e sua saúde mostrou uma recuperação positiva, enquanto 57 pacientes não mostraram recuperação ou o medicamento teve um impacto ruim sobre eles. Por outro lado, um grupo de outros 100 pacientes não recebeu novos medicamentos. Então 70 de 100 estão mostrando uma boa recuperação, enquanto 30 pacientes não mostram recuperação ou recuperação lenta. Agora, vamos calcular o risco de grupos experimentais e controlados:

	Resposta positiva	Resposta negativa	Risco
Grupo experimental	43	57	57/100 = 0.57
Grupo controlado	70	30	30/100 = 0.30

À medida que calculamos o risco para ambos os grupos, vamos calcular o risco relativo. Aqui está a fórmula para calcular o risco relativo:

Risco relativo = risco experimental/risco controlado
Risco relativo = 0.57/0.30 = 1.9

Agora entendemos o que é o risco relativo e como podemos calculá -lo. Vamos aprender a encontrar o risco relativo usando uma função python.

Scipy.Estatísticas.Contingência.Risco relativo

A Biblioteca Cipy na linguagem de programação Python fornece uma função relativa_risk para calcular automaticamente e rapidamente o risco relativo. A função relativa_risk pertence à classe de contingência, que nos permite executar os vários cálculos estatísticos e um deles é o cálculo de risco relativo. A sintaxe da função de risco relativo é a seguinte:

Agora, considere cada parâmetro como uma seção do grupo geral que explicamos com a ajuda de um exemplo. O parâmetro "Experimental_Cases" representa o grupo experimental que é exposto à mudança. O parâmetro “Experimental_total” representa o total de membros do grupo experimental. O parâmetro "Controlled_Cases" representa o grupo que não está exposto à mudança. Por fim, o parâmetro "Controlled_total" representa o membro total do grupo controlado. A função relativa_risk retorna o atributo de flutuação relativa_risk. A fórmula para isso é a seguinte:

Vamos implementar a função Relity_Risk em um programa Python para ajudá -lo a entender como você pode usá -lo facilmente de acordo com sua necessidade.

Exemplo 1:

A mesma informação que fornecemos na seção anterior também é usada neste caso. Isso é feito para mostrar o resultado que é calculado pela função relativa_risk. Considere o programa de amostra fornecido no seguinte snippet de código:

de Scipy.Estatísticas.Importação de contingência relativa_risk
Experimental_cases = 57
experimental_total = 100
Controlled_Cases = 30
Controlled_total = 100
RR = Relity_Risk (Experimental_Cases, Experimental_total,
Controlled_Cases, controlado_total)
rr.risco relativo

O círculo.Estatísticas.O pacote de contingência é chamado para o programa para importar a função relativa_risk. Os dados para cada parâmetro são então fornecidos e cada parâmetro é passado para a função relativa_risk (). Agora, vejamos o resultado calculado dado no snippet seguinte:

Exemplo 2:

Vamos alterar os dados de entrada e ver o resultado da função relativa_risk. Isso nos ajuda a entender como a função relativa_risk funciona. Considere o seguinte programa de código de amostra anexado:

de Scipy.Estatísticas.Importação de contingência relativa_risk
Experimental_cases = 53
experimental_total = 100
Controlled_Cases = 47
Controlled_total = 100
RR = Relity_Risk (Experimental_Cases, Experimental_total,
Controlled_Cases, controlado_total)
rr.risco relativo

Como você pode observar, o programa é completamente o mesmo; Apenas os dados são alterados. Vamos ver o seguinte resultado:

Exemplo 3:

A função Realtive_Risk nos permite calcular o confiança dos dados. O confiança_level precisa ser fornecido para calcular o confiança_interval. Considere a seguinte amostra:

de Scipy.Estatísticas.Importação de contingência relativa_risk
Experimental_cases = 53
experimental_total = 100
Controlled_Cases = 47
Controlled_total = 100
RR = Relity_Risk (Experimental_Cases, Experimental_total,
Controlled_Cases, controlado_total)
rr.confiança_interval (confiança_level = 0.5)

Primeiro, o relativo_risk é calculado com a função relativa_risk e o resultado é armazenado na variável RR. A variável RR é então chamada de função de confiança_interval, passando o valor da confiança_LEVEL para o risco relativo. O confiança_interval retorna os níveis baixos e altos de confiança. Vamos ver a saída da função de confiança_interval no seguinte:

Conclusão

Neste artigo, fornecemos os detalhes sobre como encontrar o risco relativo entre os dados especificados. O risco relativo é o cálculo ou comparação de dois grupos. Delas, um é exposto à mudança e o outro não está exposto à mudança. Com a ajuda de um programa de exemplo, explicamos como encontrar o risco relativo de dados. Também demonstramos alguns exemplos de Python para mostrar como encontrar o risco relativo usando a função relativa_risk.