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:


              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)

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.

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Sezione 4. Capitolo 2

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2. Media, Mediana e Moda con Python

Esaminare il Dataset Calcolo dei Valori della Media e della Mediana con Python Statistiche con Pandas Calcolare la Media e la Mediana degli Stipendi

3. Varianza e Deviazione Standard

Varianza della Popolazione Varianza Campionaria Calcolare la Varianza con Python Deviazione Standard Deviazione Standard con Python Calcolo della Varianza e della Deviazione Standard

4. Covarianza vs Correlazione

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5. Intervallo di Confidenza

6. Test Statistici

Che Cos'è il T-Test Ipotesi T-Test Dal Punto Di Vista Matematico Test a una coda e a due code Assunzioni del T-Test Esecuzione di un t-test in Python Eseguire un Test T T-test per Dati Appaiati