Comece agoraComece grátis

Testando correlação

Você quer entender se os preços de aluguel em Las Vegas e Houston são correlacionados ou não. Se você observar os preços subindo em Las Vegas, é razoável supor que eles também estejam subindo em Houston? Um array do NumPy com os aluguéis foi carregado para Las Vegas (lasvegas_rents) e Houston (houston_rents), assim como as dates associadas a cada medição.

Os pacotes pandas como pd, NumPy como np, Matplotlib como plt e o pacote stats do SciPy já foram carregados para você.

Este exercicio faz parte do curso

Fundamentos de Inferência em Python

Ver curso

Instruções do exercicio

  • Crie um gráfico de linhas com duas linhas, uma para houston_rents e outra para lasvegas_rents, usando dates no eixo x.
  • Calcule o coeficiente de correlação de Pearson e seu p-valor associado.
  • Determine e imprima um booleano que indique se o p-valor é significativo ao nível de 5%.
  • Imprima o R-quadrado.

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# Create a line graph showing the rents for both San Francisco and Las Vegas
____(____, ____, label='Houston')
____(____, ____, label='Las Vegas')
plt.show()

# Compute the Pearson correlation coefficient R, as well as the p-value
r, p_value = ____(____, ____)

# Print if the p-value is less than alpha = 5%
____

# Print out R-squared
____
Editar e Executar Código