НачатьНачать бесплатно

Проверка на корреляцию

Вы хотите выяснить, коррелируют ли цены на аренду жилья в Лас-Вегасе и Хьюстоне. Если цены в Лас-Вегасе растут, можно ли предположить, что они растут и в Хьюстоне? Для вас уже загружены массивы NumPy с ценами аренды для Лас-Вегаса (lasvegas_rents) и Хьюстона (houston_rents), а также массив дат dates, соответствующих каждому измерению.

Пакеты pandas как pd, NumPy как np, Matplotlib как plt и пакет stats из SciPy уже импортированы.

Это упражнение является частью курса

Основы статистического вывода на Python

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Постройте линейный график с двумя линиями — для houston_rents и lasvegas_rents — используя dates в качестве оси X.
  • Вычислите коэффициент корреляции Пирсона и соответствующее p-значение.
  • Определите и выведите булево значение, которое показывает, является ли p-значение значимым на уровне 5%.
  • Выведите значение R-квадрат.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# 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
____
Редактировать и запускать код