Pensare velocemente e lentamente Variabilità statistica con Python e GPT4
Il pensiero rapido e lento Varianza statistica con Python e GPT4
Un tour guidato da Python e GPT-4 per decodificare la variabilità dei dati
Tendiamo a semplificare le cose rapidamente, ma possiamo anche pensare lentamente e affrontare la complessità (quando vogliamo).
Nel suo libro “Pensiero, veloce e lento”, Daniel Kahneman spiega la nostra lotta nell’interpretare la variabilità dei dati.
Cosa significa effettivamente tutto ciò? Gli esseri umani hanno la tendenza a semplificare eccessivamente dati complessi, spesso tralasciando la loro intrinseca variabilità.
Il pensiero di Sistema 1 ci porta a trarre conclusioni rapide e intuitive, mentre il pensiero di Sistema 2 richiede un’analisi lenta e deliberata per comprendere le complessità e le variazioni dei dati.
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In sostanza, lottiamo per trovare un equilibrio tra l’istinto per la semplicità e la necessità di una comprensione più approfondita e precisa della variabilità dei dati.
Possiamo utilizzare GPT-4 con Python e i dati sulle emissioni di CO2 per dimostrare come possiamo iniziare con il Sistema 1 e passare al Sistema 2, permettendoci di affrontare questa complessità (senza frustrarci).
Lavoriamo quindi su quattro esempi pratici di codifica per ottenere una visione più chiara di come affrontare la variabilità dei dati, migliorando la tua capacità di analizzare e dare senso ai dettagli.
Esempio 1: Pensiero di Sistema 1 con dati “Panoramica”
Inizieremo generando una semplice visualizzazione per ottenere una comprensione intuitiva e immediata dei nostri dati.
Un metodo comune qui è un semplice grafico a linea.
Possiamo mostrare una tendenza generale per le medie globali di CO2 nel tempo, ottenendo così un’idea rapida a discapito della complessità che viene trascurata.
Il dataset sulle emissioni di CO2 che stiamo utilizzando può essere trovato QUI.
Questo stile di visualizzazione semplice è ottimo per “scaldare” il pubblico.
Prompt per GPT-4: Per favore genera il codice Python e fornisci la visualizzazione dei dati del grafico a linea per mostrare le medie globali delle emissioni di CO2 pro capite nel tempo (1990-2021). Mostra la linea in grassetto e in rosso.
Risposta da GPT-4:
import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# Ricarica del dataset sulle emissioni di CO2file_path = '/mnt/data/CO2_emissions.csv'...
