Varianza explicada
Has visto que los precios de alquiler entre Houston y Las Vegas están correlacionados. Pero ¿hasta qué punto el cambio de precio en una ciudad explica el cambio de precio en la otra? Calculando R-cuadrado puedes cuantificarlo con precisión.
Ya se han cargado un array de NumPy con los alquileres de Las Vegas (lasvegas_rents) y otro de Houston (houston_rents), así como las dates asociadas a cada medición. También se han cargado por ti 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
Instrucciones del ejercicio
- Calcula el coeficiente de correlación de Pearson entre
houston_rentsylasvegas_rents. - Imprime el cuadrado del coeficiente de correlación.
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Compute the correlation between Houston and Las Vegas
r, p_value = ____
# Print R-squared
____