आउटलायर के प्रति संवेदनशीलता
जब हम एक से अधिक वैरिएबल के बीच संबंध का विश्लेषण करते हैं, तो कोरिलेशन एक अच्छा शुरुआती बिंदु होता है। लेकिन कुछ दिलचस्प डेटासेट्स पर यह कितना टिकता है? क्या यह आउटलायर के सामने टिक पाता है?
इस अभ्यास में, आप एक ऐसे डेटासेट के लिए प्लॉट बनाएँगे और कोरिलेशन निकालेंगे जिसमें एक आउटलायर है, फिर उसे हटाएँगे और देखेंगे कि क्या बदलता है। अंत में, आप देखना चाहेंगे कि कोरिलेशन कैसा प्रदर्शन करता है और इस निष्कर्ष पर पहुँचेंगे कि इसे कब और कहाँ इस्तेमाल करना चाहिए।
मशहूर Anscombe's quartet से लिया गया एक सैंपल डेटासेट आपके लिए df वैरिएबल के रूप में इम्पोर्ट किया गया है, साथ ही इस अध्याय में पहले उपयोग किए गए सभी पैकेज भी उपलब्ध हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में सांख्यिकी इंटरव्यू प्रश्नों का अभ्यास
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Display the scatter plot of X and Y
plt.scatter(____, ____)
plt.show()