Calculando a covariância
A covariância pode ser calculada usando a função np.cov() do Numpy. Por exemplo, se temos dois conjuntos de dados x e y, np.cov(x, y) retorna um array 2D em que os elementos [0,1] e [1,0] são as covariâncias. O elemento [0,0] é a variância dos dados em x, e o elemento [1,1] é a variância dos dados em y. Esse array 2D de saída é chamado de matriz de covariância, pois organiza as variâncias e covariâncias.
Para relembrar como o comprimento e a largura das pétalas de I. versicolor se relacionam, incluímos o gráfico de dispersão que você gerou em um exercício anterior.
Este exercicio faz parte do curso
Pensamento Estatístico em Python (Parte 1)
Instruções do exercicio
- Use
np.cov()para calcular a matriz de covariância do comprimento (versicolor_petal_length) e da largura (versicolor_petal_width) das pétalas de I. versicolor. - Imprima a matriz de covariância.
- Extraia a covariância do elemento
[0,1]da matriz de covariância. Observe que, por simetria, o elemento[1,0]é igual ao[0,1]. - Imprima a covariância.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
# Compute the covariance matrix: covariance_matrix
# Print covariance matrix
# Extract covariance of length and width of petals: petal_cov
# Print the length/width covariance