Del curso: Python para Ciência de Dados: Formação Básica
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Calculando o Coeficiente de Pearson - Tutorial de Python
Del curso: Python para Ciência de Dados: Formação Básica
Calculando o Coeficiente de Pearson
Agora vamos ver como usar o pyton para calcular o coeficiente de Pearson para algumas de nossas variáveis. Para começar eu vou importar nossas bibliotecas e ler o conjunto de dados sobre os carros. Eu copiei e colei o código do último notebook que nós trabalhamos com isso. Além disso, nós vamos usar a biblioteca nova, que é a biblioteca scipy, porque essa biblioteca tem um método que faz o cálculo do coeficiente de Pearson. "From scipy"... Esse é o método "pearsonr". Como eu já brinquei bastante com os nossos dados, eu sei 4 variáveis que seguem os pressupostos da correlação de Pearson. Por isso, eu vou selecionar essas 4 variáveis e criar um data set novo. Claro, se esse fosse um conjunto de dados novos, eu poderia usar o método "per plot" do seaborn para construir a matriz de scatterplots e conferir se os meus dados seguem os 3 pressupostos. 1 - apresentar distribuição normal; 2 - as variáveis serem contínuas; e 3 - apresentarem uma…
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Contenido
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Arrays e Numpy4 min 27 s
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Matrizes e Numpy5 min 10 s
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Estatística Descritiva1 min 26 s
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Investigando valores numéricos2 min 42 s
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Investigando a dispersão de uma variável2 min 57 s
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Variáveis categóricas1 min 4 s
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Dados categóricos e o Pandas4 min 22 s
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Identificando correlações: Método paramétrico2 min 6 s
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Calculando o Coeficiente de Pearson5 min 43 s
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Identificando correlações: Método não-paramétrico2 min 25 s
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Usando Spearman e Qui-Quadrado6 min 27 s
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Transformando distribuições de dados2 min
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Pre-processamento com Sckit-Learn6 min 13 s
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