КОЭФФИЦИЕНТ КОРРЕЛЯЦИИ ПИРСОНА PYTHON
Коэффициент корреляции Пирсона используется для измерения линейной зависимости между двумя наборами данных. Он может принимать значения от -1 до 1, где -1 означает полную отрицательную корреляцию, 0 означает отсутствие корреляции, а 1 означает положительную корреляцию.
В Python для вычисления коэффициента корреляции Пирсона можно использовать функцию pearsonr из модуля scipy.stats. Пример кода:
from scipy.stats import pearsonr
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
corr, p_value = pearsonr(x, y)
print(corr)
В этом примере мы вычисляем коэффициент корреляции между списками x и y, содержащими соответствующие значения двух наборов данных. Результатом является число 1.0, что означает положительную линейную корреляцию между этими двумя наборами данных.
Однако важно понимать, что коэффициент корреляции Пирсона может быть чувствителен к выбросам и может не отражать нелинейную зависимость между двумя наборами данных. Поэтому перед использованием этого коэффициента необходимо проводить анализ данных и учитывать особенности конкретной ситуации.
Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]
Лекция 14: Линейная регрессия и корреляция
Корреляция между инфляцией и курсом валюты в Python
Коэффициент корреляции Пирсона в Excel
Коэффициент корреляции Пирсона
Лекция 6. Проверка статистических гипотез (процедуры Python)
Коэффициент корреляции Пирсона
02-03 Корреляции в python
Новые материалы: