Variance expliquée
Vous avez constaté que les loyers à Houston et à Las Vegas sont corrélés. Cependant, dans quelle mesure la variation du prix dans une ville peut-elle expliquer la variation du prix dans l'autre? En calculant R au carré, vous pouvez le quantifier avec précision.
Un tableau NumPy des 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 tous été chargés pour vous.
Cette activité fait partie du cours
Fondements de l'inférence en Python
Instructions de l’exercice
- Calculez le coefficient de corrélation de Pearson entre
houston_rentsetlasvegas_rents. - Affichez le carré du coefficient de corrélation.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Compute the correlation between Houston and Las Vegas
r, p_value = ____
# Print R-squared
____