Kovariance vs. korelace

Kovariance měří, zda se dvě proměnné mění („variují") společně. Vypočítá se tak, že se bod po bodu vynásobí odchylky z předchozího cvičení, dx[n]*dy[n], a pak se z těchto součinů spočítá průměr.

Korelace je v podstatě normalizovaná kovariance. V tomto cvičení dostaneš dvě datová pole, která jsou navzájem silně korelovaná. Vizualizuješ je a vypočítáš obě hodnoty — covariance i correlation.

Vypočítej odchylky dx a dy odečtením průměru pomocí np.mean() a spočítej covariance jako průměr jejich součinu dx*dy.
Vypočítej normalizované odchylky zx a zy vydělením směrodatnou odchylkou pomocí np.std() a spočítej correlation jako průměr jejich součinu zx*zy.
Pomocí plot_normalized_deviations(zx, zy) vykresli součin normalizovaných odchylek a vizuálně porovnej výsledek s hodnotou korelace.

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}cvičení

Pokyny

cvičení