Correlación

Correlación es una medida estadística que cuantifica el grado de asociación o relación entre dos variables. En otras palabras, ayuda a comprender cómo tienden a moverse dos variables en relación entre sí.

La correlación proporciona una forma sencilla de examinar el resultado. El valor de la correlación se encuentra dentro del rango de [-1, 1]. Consulte la tabla a continuación:

Correlación con Python

Para calcular la correlación, utilice la función np.corrcoef() de numpy, que requiere dos parámetros: las secuencias de datos para las cuales se va a calcular la correlación. A continuación se muestra un ejemplo:


              123456789
            
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/update/Stores.csv')

# Calculating correlation 
corr = np.corrcoef(df['Store_Area'], df['Items_Available'])[0,1]

print(corr)

Aquí, extrajimos el valor en el índice [0, 1], al igual que en el caso de la covarianza. En el capítulo anterior, obtuvimos el valor 74955.85, y la interpretación del resultado de la función de covariación puede ser compleja. Sin embargo, en este caso, podemos concluir que los valores están fuertemente relacionados.

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Sección 4. Capítulo 2

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Contenido del Curso

Aprendiendo Estadística con Python

1. Conceptos Básicos

Muestra vs Población Tipos de Estadística Tipos de Datos Valor Medio Valor Mediano Valor Mediano de un Número Par de Valores Media o Mediana Valor Modal Cuestionario de Estadística Descriptiva

2. Media, Mediana y Moda con Python

Examinar el Conjunto de Datos Cálculo de Valores de Media y Mediana con Python Estadísticas con Pandas Calcular la Media y la Mediana Salarial

3. Varianza y Desviación Estándar

Varianza Poblacional Varianza Muestral Calcular la Varianza con Python Desviación Estándar Desviación Estándar con Python Cálculo de la Varianza y la Desviación Estándar

4. Covarianza vs Correlación

Covarianza Correlación Cuestionario de Covarianza y Correlación Calcular Covarianza y Correlación

5. Intervalo de Confianza

6. Pruebas Estadísticas