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識字率／合計特殊出生率データのEDA

次のいくつかの演習では、世界各国における女性の識字と合計特殊出生率（女性1人あたりの平均出生児数）の相関を見ていきます。分析と解釈をしやすくするために、ここでは非識字率を用います。

分析に入る前にEDAを行うのは良い習慣です。そのために、非識字率に対する出生率の散布図を描き、ピアソンの相関係数を計算しましょう。NumPy配列の illiteracy には世界の多くの国々における女性の非識字率が、配列 fertility には対応する出生率データが入っています。

ここでは、ピアソンの相関係数を計算するために、前のコースで作成した関数 を参照すると便利です。

この演習はコースの一部です

Pythonで学ぶ統計思考（パート2）

コースを見る

演習の手順

  • illiteracy（x軸）に対する fertility（y軸）の散布図を作成します。
  • 余白を2%に設定します。
  • illiteracy と fertility のピアソンの相関係数を計算して表示します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Plot the illiteracy rate versus fertility
_ = plt.plot(____, ____, ____='.', ____='none')

# Set the margins and label axes
plt.margins(____)
_ = plt.xlabel('percent illiterate')
_ = plt.ylabel('fertility')

# Show the plot
plt.show()

# Show the Pearson correlation coefficient
print(pearson_r(____, ____))
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