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

Este curso oferece um conhecimento básico de estatística. É destinado a estudantes com conhecimento básico da sintaxe do Python, pois trabalharão com os módulos NumPy e pandas. Durante o curso, você se familiarizará com os conceitos fundamentais e, gradualmente, avançará para conceitos e tarefas mais complexas.

Esta seção abordará nosso primeiro caso estatístico real: encontrar intervalos de confiança. É necessário conhecimento das bibliotecas NumPy, pandas, Matplotlib e Seaborn para calcular fórmulas matemáticas e construir visualizações. Para incentivá-lo a concluir esta seção, destaco que haverá uma pequena quantidade de teoria, mas uma quantidade significativa de prática!

Uma parte inseparável da vida de um analista de dados é a realização de testes de hipóteses. Após concluir esta seção, você compreenderá o conceito por trás dos testes em estatística e será capaz de realizar um teste t utilizando Python.

Calcular Covariância e Correlação

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