Testarea corelației
Vrei să înțelegi dacă prețurile chiriilor din Las Vegas și Houston sunt corelate sau nu. Dacă observi că prețurile cresc în Las Vegas, este rezonabil să presupui că același lucru se întâmplă și în Houston? Un array NumPy cu valorile chiriilor a fost încărcat pentru Las Vegas (lasvegas_rents) și Houston (houston_rents), împreună cu dates asociate fiecărei măsurători.
Bibliotecile pandas ca pd, NumPy ca np, Matplotlib ca plt și pachetul stats din SciPy au fost deja încărcate pentru tine.
Acest exercițiu face parte din cursul
Bazele inferenței în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Creează un grafic tip linie cu două linii, una pentru
houston_rentsși una pentrulasvegas_rents, folosinddatespe axa x. - Calculează coeficientul de corelație Pearson și p-value-ul asociat.
- Determină și afișează un Boolean care să indice dacă p-value-ul este semnificativ la nivelul de 5%.
- Afișează R-squared.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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
____