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  3. Pythonで学ぶ統計的思考（パート1）
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演習

ピアソン相関係数を計算する

動画でも触れたように、ピアソン相関係数（Pearson r）は共分散よりも解釈しやすいことが多い指標です。これは np.corrcoef() 関数で計算します。np.cov() と同様に、2つの配列を引数に取り、2次元配列を返します。[0,0] と [1,1] の要素は必ず 1 になります（なぜか考えられますか？）。私たちが求める値は [0,1] の要素です。

この演習では、2つの配列を受け取りピアソン相関係数を返す関数 pearson_r(x, y) を作成します。その後、この関数を使って、I. versicolor の花弁（petal）の長さと幅の相関を計算します。

参考として、前の演習で作成した散布図を再掲します。花弁の幅と長さの関係性を思い出してください。

指示

100 XP
  • シグネチャが pearson_r(x, y) の関数を定義します。
    • np.corrcoef() を使って、x と y（この順番で）から相関行列を計算します。
    • 関数は相関行列の [0,1] の要素を返します。
  • 配列 versicolor_petal_length と versicolor_petal_width のデータ間のピアソン相関を計算し、結果を r に代入します。
  • 結果を出力します。