Que signifie une covariance positive concernant la relation entre deux variables ?

En quoi le coefficient de corrélation diffère-t-il de la covariance ?

Si deux variables ont un coefficient de corrélation de 0,85, que peut-on en déduire concernant leur relation ?

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.

Quiz sur la Covariance et la Corrélation

1. Que signifie une covariance positive concernant la relation entre deux variables ?

2. En quoi le coefficient de corrélation diffère-t-il de la covariance ?

3. Si deux variables ont un coefficient de corrélation de 0,85, que peut-on en déduire concernant leur relation ?

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Quiz sur la Covariance et la Corrélation

1. Que signifie une covariance positive concernant la relation entre deux variables ?

2. En quoi le coefficient de corrélation diffère-t-il de la covariance ?

3. Si deux variables ont un coefficient de corrélation de 0,85, que peut-on en déduire concernant leur relation ?