시계열 간 상관관계 계산하기
상관계수는 여러 변수(또는 여러 개의 시계열)가 서로 어떻게 연관되어 있는지를 파악하는 데 사용합니다. 그 결과는 시계열 간의 상관관계를 나타내는 상관행렬로 나타납니다. 상관행렬의 대각 성분은 항상 1이 되는데, 이는 한 시계열이 자기 자신과는 완벽하게 상관되어 있기 때문입니다.
상관계수는 pearson, kendall, spearman 방법으로 계산할 수 있습니다. 각 방법의 자세한 비교는 이 강의 범위를 벗어나지만, 변수들 간의 관계가 선형이라고 생각되면 pearson 방법을, 비선형이라고 생각되면 kendall 또는 spearman 방법을 사용하는 것이 좋습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 시계열 데이터 시각화
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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(____)