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Calcolare le correlazioni tra serie temporali

Il coefficiente di correlazione può essere usato per capire come più variabili (o un gruppo di serie temporali) sono associate tra loro. Il risultato è una matrice di correlazione che descrive la correlazione tra le serie temporali. Nota che i valori sulla diagonale di una matrice di correlazione saranno sempre 1, perché una serie temporale è sempre perfettamente correlata con sé stessa.

I coefficienti di correlazione possono essere calcolati con i metodi pearson, kendall e spearman. Un’analisi completa di questi metodi esula dallo scopo di questo corso, ma il metodo pearson va usato quando pensi che le relazioni tra le variabili siano lineari, mentre i metodi kendall e spearman vanno usati quando ritieni che le relazioni siano non lineari.

Questo esercizio fa parte del corso

Visualizzare dati di serie temporali in Python

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Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Compute the correlation between the beef and pork columns using the spearman method
print(meat[['beef', 'pork']].corr(method=____))

# Print the correlation between beef and pork columns
print(____)
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