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

Ce cours vous apporte des connaissances de base en statistiques. Il s'adresse aux étudiants ayant une connaissance élémentaire de la syntaxe Python, car ils travailleront avec les modules NumPy et pandas. Au cours de la formation, vous vous familiariserez avec les concepts fondamentaux avant de passer progressivement à des notions et des tâches plus complexes.

Cette section aborde le premier cas statistique concret : la détermination des intervalles de confiance. Elle nécessite la maîtrise des bibliothèques NumPy, pandas, Matplotlib et Seaborn pour effectuer les calculs mathématiques et réaliser des visualisations. Vous rencontrerez une quantité limitée de théorie, mais une part importante de pratique.

Une partie indissociable du travail d’un analyste de données consiste à réaliser des tests d’hypothèses. Après avoir terminé cette section, vous comprendrez le principe des tests en statistique et serez en mesure d’effectuer un test t avec Python.

Calcul de la Covariance et de la Corrélation

Solution

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