Variance expliquée
Vous avez constaté que les loyers à Houston et à Las Vegas sont corrélés. Mais dans quelle mesure l’évolution du prix dans une ville peut-elle expliquer celle de l’autre ? En calculant le R carré, vous pouvez le quantifier précisément.
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 packages pandas sous pd, NumPy sous np, Matplotlib sous plt, et le module stats de SciPy ont déjà été chargés pour vous.
Cet exercice fait partie du cours
Fondements de l’inférence en Python
Instructions
- 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 cet exemple de code.
# Compute the correlation between Houston and Las Vegas
r, p_value = ____
# Print R-squared
____