Explained variance
आप ने देखा कि ह्यूस्टन और लास वेगास के किराए आपस में सह-संबंधित हैं. लेकिन एक शहर में कीमत का बदलाव दूसरे शहर की कीमत के बदलाव को किस हद तक समझा सकता है? R-squared निकालकर आप इसे सटीक रूप से माप सकते हैं.
लास वेगास (lasvegas_rents) और ह्यूस्टन (houston_rents) के लिए किरायों के NumPy array, और प्रत्येक माप से जुड़े dates, पहले से लोड हैं. पैकेज pandas को pd, NumPy को np, Matplotlib को plt, और SciPy के stats पैकेज को भी आपके लिए लोड किया गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में अनुमान का आधार
अभ्यास निर्देश
houston_rentsऔरlasvegas_rentsके बीच Pearson correlation coefficient निकालें.- correlation coefficient का वर्ग प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Compute the correlation between Houston and Las Vegas
r, p_value = ____
# Print R-squared
____