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

Tämä kurssi antaa sinulle perustiedot tilastotieteestä. Se on suunnattu opiskelijoille, joilla on perustiedot Pythonin syntaksista, sillä kurssilla työskennellään NumPy- ja pandas-moduulien kanssa. Kurssin aikana tutustut peruskäsitteisiin ja siirryt vähitellen monimutkaisempiin käsitteisiin ja tehtäviin.

Tässä osiossa käsitellään ensimmäistä todellista tilastollista tapausta: luottamusvälien määrittämistä. Se edellyttää NumPy-, pandas-, Matplotlib- ja Seaborn-kirjastojen tuntemusta matemaattisten kaavojen laskemiseen ja visualisointien rakentamiseen. Kannustuksena tämän osion suorittamiseen mainittakoon, että teoriaa on vain vähän, mutta käytännön harjoituksia runsaasti!

Hypoteesin testaaminen on olennainen osa data-analyytikon työtä. Tämän osion jälkeen ymmärrät tilastollisen testaamisen perusidean ja osaat suorittaa t-testin Pythonilla.

Kovarianssin ja Korrelaation Laskeminen

Ratkaisu

Awesome!

Kovarianssin ja Korrelaation Laskeminen

Ratkaisu

Awesome!