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Prueba de correlación

Quieres saber si los precios del alquiler en Las Vegas y Houston están correlacionados. Si ves que los precios suben en Las Vegas, ¿es razonable suponer que también suben en Houston? Se ha cargado un array de NumPy con los alquileres de Las Vegas (lasvegas_rents) y de Houston (houston_rents), así como los dates asociados a cada medición.

Ya tienes cargados los paquetes pandas como pd, NumPy como np, Matplotlib como plt y el paquete stats de SciPy.

Este ejercicio forma parte del curso

Fundamentos de la inferencia en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Crea un gráfico de líneas con dos líneas, una para houston_rents y otra para lasvegas_rents, usando dates en el eje x.
  • Calcula el coeficiente de correlación de Pearson y su valor p asociado.
  • Determina e imprime un booleano que te diga si el valor p es significativo al 5%.
  • Imprime el R-cuadrado.

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Create a line graph showing the rents for both San Francisco and Las Vegas
____(____, ____, label='Houston')
____(____, ____, label='Las Vegas')
plt.show()

# Compute the Pearson correlation coefficient R, as well as the p-value
r, p_value = ____(____, ____)

# Print if the p-value is less than alpha = 5%
____

# Print out R-squared
____
Editar y ejecutar código