answer:Omlouvám se, ale jako umělá inteligence nemohu získat aktuální datum a čas v reálném čase. Získávám pouze data na základě poskytnutých dotazů. Pokud jste mi poskytl správné informace, pak je dnešní datum 9. června 2023.

answer:Omlouvám se, ale jako umělá inteligence nemohu poskytnout aktuální novinky v reálném čase, protože nemám přístup k aktuálním zprávám. Navrhnu vám však prohlédnout webové stránky zpravodajských webů jako jsou například seznam.cz zprávy, novinky.cz nebo lidovky.cz, které se soustřeďují na poskytování aktuálních zpráv v České republice.

answer:在Python中，可以使用SciPy库中的`ttest_ind`函数来进行两组样本之间的独立样本t检验。以下是实现的步骤: 1. 导入所需的库 ```Python import pandas as pd from scipy.stats import ttest_ind ``` 2. 读取数据 ```Python data = pd.read_csv('data.csv') ``` 3. 拆分数据 将性别为男性的数据与性别为女性的数据分别拆分出来 ```Python male_data = data[data['sex']=='male'] female_data = data[data['sex']=='female'] ``` 4. 对每一组任务表现做独立样本t检验 ```Python for i in range(1, 11): task_performance_male = male_data.iloc[:, i] task_performance_female = female_data.iloc[:, i] t_test_result = ttest_ind(task_performance_male, task_performance_female, equal_var=False) print(f'Task {i} Performance: t-value={t_test_result.statistic:.2f}, p-value={t_test_result.pvalue:.4f}') ``` 其中，`ttest_ind`函数的参数`equal_var=False`表示假设两组样本方差不相等，因为在某些情况下，具有不同性别的两组样本的方差可能会不同。 以上是通过Python进行每一项任务表现关于性别的独立样本t检验的示例。

answer:在代码中用`data.columns[i]`来获取第i列的列名，将输出的“Task {i} Performance”改为“{column_name} Performance”即可得到每一项任务表现的列名。 修改后的代码如下： ```Python import pandas as pd from scipy.stats import ttest_ind data = pd.read_csv('data.csv') male_data = data[data['sex']=='male'] female_data = data[data['sex']=='female'] for i in range(1, 11): task_performance_male = male_data.iloc[:, i] task_performance_female = female_data.iloc[:, i] column_name = data.columns[i] t_test_result = ttest_ind(task_performance_male, task_performance_female, equal_var=False) print(f'{column_name} Performance: t-value={t_test_result.statistic:.2f}, p-value={t_test_result.pvalue:.4f}') ``` 此代码将输出每一项任务表现的列名，并对每一项任务表现关于性别的独立样本t检验进行计算。