Correlazione
Correlazione è una misura statistica che quantifica il grado di associazione o relazione tra due variabili. In altre parole, aiuta a comprendere come due variabili tendano a muoversi in relazione l'una all'altra.
La correlazione fornisce un modo diretto per esaminare il risultato. Il valore della correlazione rientra nell'intervallo [-1, 1]. Consulta la tabella sottostante:
Correlazione con Python
Per calcolare la correlazione, utilizzare la funzione np.corrcoef() di numpy, che richiede due parametri: le sequenze di dati per cui si desidera calcolare la correlazione. Ecco un esempio:
123456789import 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)
Qui abbiamo estratto il valore all'indice [0, 1], proprio come nel caso della covarianza. Nel capitolo precedente, abbiamo ottenuto il valore 74955.85, e interpretare il risultato della funzione di covarianza può essere complesso. Tuttavia, in questo caso, possiamo concludere che i valori sono fortemente correlati.
Grazie per i tuoi commenti!
Chieda ad AI
Chieda ad AI
Chieda pure quello che desidera o provi una delle domande suggerite per iniziare la nostra conversazione
Mi faccia domande su questo argomento
Riassuma questo capitolo
Mostri esempi dal mondo reale
Awesome!
Completion rate improved to 2.63Correlazione
Scorri per mostrare il menu
Correlazione è una misura statistica che quantifica il grado di associazione o relazione tra due variabili. In altre parole, aiuta a comprendere come due variabili tendano a muoversi in relazione l'una all'altra.
La correlazione fornisce un modo diretto per esaminare il risultato. Il valore della correlazione rientra nell'intervallo [-1, 1]. Consulta la tabella sottostante:
Correlazione con Python
Per calcolare la correlazione, utilizzare la funzione np.corrcoef() di numpy, che richiede due parametri: le sequenze di dati per cui si desidera calcolare la correlazione. Ecco un esempio:
123456789import 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)
Qui abbiamo estratto il valore all'indice [0, 1], proprio come nel caso della covarianza. Nel capitolo precedente, abbiamo ottenuto il valore 74955.85, e interpretare il risultato della funzione di covarianza può essere complesso. Tuttavia, in questo caso, possiamo concludere che i valori sono fortemente correlati.
Grazie per i tuoi commenti!
