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

Dette kurset gir deg grunnleggende kunnskap om statistikk. Det er ment for studenter med grunnleggende kjennskap til Python-syntaks, ettersom de vil arbeide med NumPy- og pandas-moduler. I løpet av kurset vil du bli kjent med de grunnleggende begrepene og deretter gradvis gå videre til mer komplekse konsepter og oppgaver.

Denne delen hjelper oss med å håndtere det første reelle statistiske tilfellet: å finne konfidensintervaller. Det krever kunnskap om NumPy, pandas, Matplotlib og Seaborn-biblioteket for å beregne matematiske formler og lage visualiseringer. For å motivere deg til å gjennomføre denne delen, vil jeg påpeke at du vil møte på en liten mengde teori, men en betydelig mengde praksis!

En uatskillelig del av en dataanalytikers hverdag er å utføre hypotesetesting. Etter å ha fullført denne delen vil du forstå konseptet bak testing i statistikk og kunne gjennomføre en t-test ved hjelp av Python.

Beregne Kovarians og Korrelasjon

Løsning

Awesome!

Beregne Kovarians og Korrelasjon

Løsning