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  3. Pythonで学ぶ線形モデリング入門
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演習

相関の強さ

直感的には、与えられたプロットを見て、2つの変数が「一緒に変化している」かどうかを「見て取る」ことができます。

  • データセットA: x と y が一緒に変化しており、強い関係があるように見えます。
  • データセットB: おおまかな上昇傾向がありますが、x と y の関係は緩やかに見えます。
  • データセットC: ランダムな散布に見えます。x と y は一緒に変化しておらず、無関係に見えます。

Data Set A

Data Set B

Data Set C

偏差は平均からの差であり、標準偏差で割って正規化することを思い出してください。この演習では、3つのデータセットについて相関を計算し、x と y の相関が最も強いデータセットを特定します。data_sets というデータ表（各レコードが 'name', 'x', 'y', 'correlation' のキーを持つ辞書の集合）を使用してください。

指示

100 XP
  • x と y の正規化した偏差の積の平均を用いて correlation() の関数定義を完成させてください。
  • data_sets を反復し、correlation(record['x'], record['y']) を使って各相関を計算して保存します。
  • ここまでのコード（つまり for ループの終わり）までを実行し、出力を確認します。どのデータセットの相関が最も強いですか？
  • 最も強い相関を持つデータセットの名前（data_sets['A']、data_sets['B']、または data_sets['C']）を変数 best_data に代入してください。