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

Deze cursus biedt u basiskennis van statistiek. Het is bedoeld voor studenten met basiskennis van Python-syntaxis, aangezien zij zullen werken met de modules NumPy en pandas. Tijdens de cursus maakt u kennis met de basisbegrippen en gaat u geleidelijk over naar complexere concepten en taken.

In deze sectie behandelen we het eerste echte statistische geval: het bepalen van betrouwbaarheidsintervallen. Hiervoor is kennis van de NumPy-, pandas-, Matplotlib- en Seaborn-bibliotheken vereist om wiskundige formules te berekenen en visualisaties te maken. Ter motivatie wil ik benadrukken dat er slechts een kleine hoeveelheid theorie aan bod komt, maar vooral veel praktijk!

Een onlosmakelijk onderdeel van het werk van een data-analist is het uitvoeren van hypothesetoetsen. Na het voltooien van deze sectie begrijp je het concept achter toetsing in de statistiek en ben je in staat een t-toets uit te voeren met Python.

Covariantie en Correlatie Berekenen

Oplossing

Awesome!

Awesome!

Covariantie en Correlatie Berekenen

Oplossing

Awesome!