Summary  
This chapter explains how to implement code that calculates covariance and correlation coefficients to quantify the linear relationship between numerical data sets.  

General domain of usage  
Data analysis

Este curso proporciona conocimientos básicos de estadística. Está dirigido a estudiantes con conocimientos básicos de la sintaxis de Python, ya que trabajarán con los módulos NumPy y pandas. A lo largo del curso, se familiarizarán con los conceptos fundamentales y luego avanzarán gradualmente hacia conceptos y tareas más complejas.

Esta sección nos ayudará a abordar el primer caso estadístico real: encontrar intervalos de confianza. Requiere conocimientos de las bibliotecas NumPy, pandas, Matplotlib y Seaborn para calcular fórmulas matemáticas y crear visualizaciones. Para motivarte a completar esta sección, quiero señalar que encontrarás una pequeña cantidad de teoría, pero una cantidad significativa de práctica.

Una parte inseparable de la vida de un analista de datos es la realización de pruebas de hipótesis. Al finalizar esta sección, comprenderá la idea detrás de las pruebas en estadística y podrá realizar una prueba t utilizando Python.

Calcular Covarianza y Correlación

Solución

Awesome!

Calcular Covarianza y Correlación

Solución

Awesome!