Кореляція

Кореляція — це статистична міра, яка кількісно визначає ступінь асоціації або взаємозв'язку між двома змінними. Іншими словами, вона допомагає зрозуміти, як дві змінні схильні змінюватися одна відносно одної.

Кореляція надає простий спосіб оцінити результат. Значення кореляції знаходиться в діапазоні [-1, 1]. Дивіться таблицю нижче:

Кореляція з Python

Для обчислення кореляції використовуйте функцію np.corrcoef() з бібліотеки numpy, яка потребує два параметри: послідовності даних, для яких обчислюється кореляція. Ось приклад:


              123456789
            
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_csv('https://codefinity-content-media.s3.eu-west-1.amazonaws.com/a849660e-ddfa-4033-80a6-94a1b7772e23/update/Stores.csv')

# Calculating correlation 
corr = np.corrcoef(df['Store_Area'], df['Items_Available'])[0,1]

print(corr)

Тут ми витягли значення за індексом [0, 1], так само, як і у випадку з коваріацією. У попередньому розділі ми отримали значення 74955.85, і інтерпретувати результат функції коваріації може бути складно. Однак у цьому випадку можна зробити висновок, що значення мають сильний зв'язок.

Все було зрозуміло?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 4. Розділ 2

Запитати АІ

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Зміст курсу

Вивчення Статистики з Python

1. Базові Поняття

2. Середнє, Медіана та Мода з Python

3. Дисперсія та Стандартне Відхилення

4. Коваріація проти Кореляції

Коваріація Кореляція Тест на Коваріацію та Кореляцію Обчислення Коваріації та Кореляції

5. Довірчий Інтервал

6. Статистичне Тестування

Кореляція