#!/usr/bin/env python
# coding: utf-8

# 통계적 사고 (2판) 연습문제 ([thinkstats2.com](thinkstats2.com), [think-stat.xwmooc.org](http://think-stat.xwmooc.org))<br>
# Allen Downey / 이광춘(xwMOOC)
# 
# 여성 응답자 파일을 읽어들여 변수명을 표시하시오.

# In[2]:


get_ipython().run_line_magic('matplotlib', 'inline')

import chap01soln
resp = chap01soln.ReadFemResp()
resp.columns


# 응답자 가족에 대한 총소득 <tt>totincr</tt> 히스토그램을 생성하시오. 코드를 해석하기 위해서, [codebook](http://www.icpsr.umich.edu/nsfg6/Controller?displayPage=labelDetails&fileCode=MALE&section=R&subSec=7958&srtLabel=609776)을 살펴보시오.

# In[3]:


import thinkstats2
hist = thinkstats2.Hist(resp.totincr)


# 히스토그램을 화면에 표시하시오.

# In[4]:


import thinkplot
thinkplot.Hist(hist, label='totincr')
thinkplot.Show()


# 인터뷰 당시 응답자 나이 변수, <tt>age_r</tt>에 대한 히스토그램을 생성하시오.

# In[7]:


hist = thinkstats2.Hist(resp.age_r)
thinkplot.Hist(hist, label='age_r')
thinkplot.Show()


# 응답자 가구의 가구원수, <tt>numfmhh</tt>에 대한 히스토그램을 생성하시오.

# In[8]:


hist = thinkstats2.Hist(resp.numfmhh)
thinkplot.Hist(hist, label='numfmhh')
thinkplot.Show()


# 응답자가 낳은 자녀수, <tt>parity</tt>에 대한 히스토그램을 생성하시오. 이 분포를 어떻게 기술할까요?

# In[9]:


hist = thinkstats2.Hist(resp.parity)
thinkplot.Hist(hist, label='parity')
thinkplot.Show()


# Hist.Largest를 사용해서 <tt>parity</tt>의 가장 큰 수를 찾으시오.

# In[12]:


print('The largest parity is ...', hist.Largest(10))


# <tt>totincr</tt>를 사용해서 가장 높은 임금을 갖는 응답자를 고르시오. 고임금 응답자에 대해서만 <tt>parity</tt> 분포를 계산하시오.

# In[24]:


resp.totincr.value_counts() ## 총임금 빈도수 계산
rich = resp[resp.totincr == 14]
hist = thinkstats2.Hist(rich.parity)
thinkplot.Hist(hist, label='rich parity')
thinkplot.Show()


# 고임금 응답자에 대한 가장 큰 <tt>parity</tt>를 구하시오.

# In[26]:


hist.Largest(10)


# 고임금과 고임금이 아닌 집단에 대한 평균 <tt>parity</tt>를 비교하시오.

# In[27]:


rich = resp[resp.totincr == 14]
poor = resp[resp.totincr < 14]
print('Rich mean value is: ', rich.parity.mean())
print('Poor mean value is: ', poor.parity.mean())


# 다른 흥미로워 보이는 변수도 조사하시오.

# In[28]:


hist = thinkstats2.Hist(resp.fmarno)
thinkplot.Hist(hist, label='famrno')
thinkplot.Show()


# In[ ]: