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Verificare la correlazione

Vuoi capire se i prezzi degli affitti a Las Vegas e a Houston sono correlati oppure no. Se noti che i prezzi aumentano a Las Vegas, è ragionevole supporre che stiano aumentando anche a Houston? Sono stati caricati gli array NumPy degli affitti per Las Vegas (lasvegas_rents) e Houston (houston_rents), oltre alle dates associate a ciascuna misurazione.

I pacchetti pandas come pd, NumPy come np, Matplotlib come plt e il pacchetto stats di SciPy sono già stati caricati per te.

Questo esercizio fa parte del corso

Fondamenti dell'inferenza in Python

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Istruzioni dell'esercizio

  • Crea un grafico a linee con due linee, una per houston_rents e una per lasvegas_rents, usando le dates sull'asse x.
  • Calcola il coefficiente di correlazione di Pearson e il relativo p-value.
  • Determina e stampa un booleano che indichi se il p-value è significativo al livello del 5%.
  • Stampa l'R-quadrato.

esercizio interattivo pratico

Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.

# Create a line graph showing the rents for both San Francisco and Las Vegas
____(____, ____, label='Houston')
____(____, ____, label='Las Vegas')
plt.show()

# Compute the Pearson correlation coefficient R, as well as the p-value
r, p_value = ____(____, ____)

# Print if the p-value is less than alpha = 5%
____

# Print out R-squared
____
Modifica ed esegui il codice