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Mettre à l'épreuve la corrélation

Vous voulez déterminer si les loyers à Las Vegas et à Houston sont corrélés. Si vous observez une hausse des prix à Las Vegas, est-il raisonnable de supposer qu'ils augmentent aussi à Houston? Un tableau NumPy de loyers a été chargé pour Las Vegas (lasvegas_rents) et Houston (houston_rents), ainsi que les dates associées à chaque mesure.

Les modules pandas sous pd, NumPy sous np, Matplotlib sous plt, et le module stats de SciPy ont déjà été chargés pour vous.

Cette activité fait partie du cours

Fondements de l'inférence en Python

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Instructions de l’exercice

  • Créez un graphique linéaire avec deux courbes, une pour houston_rents et une pour lasvegas_rents, en utilisant les dates sur l'axe des x.
  • Calculez le coefficient de corrélation de Pearson et sa valeur p associée.
  • Déterminez et affichez un booléen qui indique si la valeur p est significative au seuil de 5 %.
  • Affichez le R au carré.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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
____
Modifier et exécuter le code