Исследование влияния характеристик клиентов страховой компании на размер страховых выплат

В этом проекте проводится исследование с целью выявить взаимосвязи между характеристиками клиентов страховой компании и размером страховых выплат. Анализируются такие параметры, как возраст, пол, индекс массы тела (BMI), наличие детей, курение и регион проживания клиентов.

Анализ основан на датасете "Medical Cost Personal Datasets" с Kaggle, который содержит информацию о годовых страховых выплатах клиентов с указанием их характеристик.

Исследование направлено на ответы на следующие вопросы:

• Влияет ли пол клиента на размер страховых выплат?
• Как курение влияет на размер выплат?
• Есть ли различия в выплатах в зависимости от региона проживания клиента?
• Существует ли взаимосвязь между курением и полом клиента?

Для анализа данных использовались библиотеки Python: Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, Scipy и Statsmodels. Были применены описательный анализ данных, визуализации и статистические тесты, включая тесты Шапиро-Уилка, Манна-Уитни, Краскела-Уоллиса и хи-квадрат.

В ходе исследования было установлено:

• Нет значимых различий в размере страховых выплат между мужчинами и женщинами.
• Курящие клиенты получают значительно большие страховые выплаты по сравнению с некурящими.
• Регион проживания не оказывает статистически значимого влияния на размер выплат.
• Обнаружена статистически значимая взаимосвязь между курением и полом клиента.

Для воспроизведения результатов анализа необходимо скачать датасет с Kaggle и установить необходимые библиотеки:

pip install pandas numpy scipy matplotlib seaborn statsmodels

Данные для анализа доступны для скачивания по ссылке. Используйте следующую команду для скачивания датасета:

wget "https://drive.google.com/uc?export=download&id=1b_NEk_nrBLhYxBo-DI-TVLRsTIOYvk-r" -O insurance.csv

Мы открыты для вашего вклада в проект. Если у вас есть предложения по улучшению анализа или вы нашли ошибку, пожалуйста, создайте issue или pull request.

Данный проект распространяется под лицензией MIT.