내배캠_Data_3기/TIL

240809_통계학 기초 5주차 상관관계

케일라(Data_3기) 2024. 8. 9. 19:59

상관관계

5.1 피어슨 상관계수

 

1) 피어슨 상관계수란 무엇일까?

피어슨 상관계수

  • 두 연속형 변수 간의 선형 관계를 측정하는 지표
  • 피어슨 상관계수 그래프에서 x와 y의 선형 관계를 보여준다.
  • -1에서 1 사이의 값을 가지며
  • 1은 완전한 양의 선형 관계
  • -1은 완전한 음의 선형 관계
  • 0은 선형 관계가 없음을 의미
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import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from scipy.stats import pearsonr

# 예시 데이터 생성
np.random.seed(0)
study_hours = np.random.rand(100) * 10
exam_scores = 3 * study_hours + np.random.randn(100) * 5

# 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'Study Hours': study_hours, 'Exam Scores': exam_scores})

# 피어슨 상관계수 계산
pearson_corr, _ = pearsonr(df['Study Hours'], df['Exam Scores'])
print(f"피어슨 상관계수: {pearson_corr}")

# 상관관계 히트맵 시각화
sns.heatmap(df.corr(), annot=True, cmap='coolwarm', vmin=-1, vmax=1)
plt.title('pearson coefficient heatmap')
plt.show()