Encontre relações entre várias séries temporais

Visualizing Time Series Data in Python

Thomas Vincent

Head of Data Science, Getty Images

Correlação entre duas variáveis

  • Em Estatística, o coeficiente de correlação mede a força ou ausência de relação entre duas variáveis:
    • O coeficiente de Pearson é usado quando se supõe relação linear
    • Kendall Tau ou Spearman (ordem) são usados quando se supõe relação não linear
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Calcular correlações

from scipy.stats.stats import pearsonr
from scipy.stats.stats import spearmanr
from scipy.stats.stats import kendalltau
x = [1, 2, 4, 7]
y = [1, 3, 4, 8]
pearsonr(x, y)

SpearmanrResult(correlation=0.9843, pvalue=0.01569)

spearmanr(x, y)

SpearmanrResult(correlation=1.0, pvalue=0.0)

kendalltau(x, y)

KendalltauResult(correlation=1.0, pvalue=0.0415)
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O que é uma matriz de correlação?

  • Ao calcular o coeficiente de correlação entre mais de duas variáveis, você obtém uma matriz de correlação
    • Intervalo: [-1, 1]
    • 0: sem relação
    • 1: relação positiva forte
    • -1: relação negativa forte
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O que é uma matriz de correlação?

  • Uma matriz de correlação é sempre "simétrica"
  • Os valores da diagonal são sempre iguais a 1
   x     y     z
x  1.00 -0.46  0.49
y -0.46  1.00 -0.61
z  0.49 -0.61  1.00
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Calculando matrizes de correlação com pandas

corr_p = meat[['beef', 'veal','turkey']].corr(method='pearson')
print(corr_p)

          beef     veal     turkey
beef      1.000   -0.829    0.738
veal     -0.829    1.000   -0.768
turkey    0.738   -0.768    1.000

corr_s = meat[['beef', 'veal','turkey']].corr(method='spearman')
print(corr_s)

          beef     veal     turkey
beef      1.000   -0.812    0.778
veal     -0.812    1.000   -0.829
turkey    0.778   -0.829    1.000
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Calculando matrizes de correlação com pandas

corr_mat = meat.corr(method='pearson')
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Heatmap

import seaborn as sns

sns.heatmap(corr_mat)
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Heatmap

Um heatmap da matriz de correlação

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Clustermap

sns.clustermap(corr_mat)
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Um clustermap da matriz de correlação

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Vamos praticar!

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