EDA a datelor privind alfabetizarea/fertilitatea
În următoarele câteva exerciții, vom analiza corelația dintre alfabetizarea feminină și fertilitate (definită ca numărul mediu de copii născuți per femeie) la nivel mondial. Pentru ușurința analizei și interpretării, vom lucra cu rata analfabetismului.
Este întotdeauna o idee bună să faci un EDA înainte de analiză. În acest scop, reprezintă grafic fertilitatea în funcție de rata analfabetismului și calculează coeficientul de corelație Pearson. Array-ul NumPy illiteracy conține rata analfabetismului în rândul femeilor pentru majoritatea națiunilor lumii. Array-ul fertility conține datele corespunzătoare privind fertilitatea.
Poate fi util să te raportezi la funcția pe care ai scris-o în cursul anterior pentru a calcula coeficientul de corelație Pearson.
Acest exercițiu face parte din cursul
Gândire statistică în Python (Partea 2)
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Reprezintă
fertility(axa y) față deilliteracy(axa x) ca scatter plot. - Setează o marjă de 2%.
- Calculează și afișează coeficientul de corelație Pearson dintre
illiteracyșifertility.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# 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(____, ____))