उड़न तश्तरियाँ और उड़ते बाज़ार एक-दूसरे से संबद्ध नहीं हैं
दो ट्रेंड करती हुई सीरीज़ में, भले वे पूरी तरह असंबंधित हों, एक मजबूत correlation दिख सकता है। इसे "spurious correlation" कहा जाता है। इसलिए जब आप, मान लीजिए, दो स्टॉक्स की correlation देखते हैं, तो आपको उनके returns की correlation देखनी चाहिए, न कि उनके levels की।
इसे समझाने के लिए, स्टॉक मार्केट के levels और UFOs की वार्षिक sightings के बीच correlation निकालिए। पिछले कई दशकों में दोनों time series ऊपर की ओर ट्रेंड करती रही हैं, और उनके levels की correlation बहुत अधिक है। फिर उनके percent changes की correlation निकालिए। यह शून्य के क़रीब होगी, क्योंकि इन दोनों सीरीज़ के बीच कोई वास्तविक संबंध नहीं है।
DataFrame levels में DJI और UFO के levels हैं। UFO डेटा www.nuforc.org से डाउनलोड किया गया था।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Time Series Analysis
अभ्यास निर्देश
- कॉलम
DJIऔरUFOकी correlation निकालिए। .pct_change()मेथड का उपयोग करके परिवर्तनों का नया DataFrame बनाइए।- परिवर्तनों पर कॉलम
DJIऔरUFOकी correlation दोबारा निकालिए।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Compute correlation of levels
correlation1 = ___
print("Correlation of levels: ", correlation1)
# Compute correlation of percent changes
changes = ___
correlation2 = ___
print("Correlation of changes: ", correlation2)