Doğrusal İlişkileri Nicelleştirme

Python ile Doğrusal Modellemenin Temelleri

Jason Vestuto

Data Scientist

Ön Görselleştirme

3 panelli şekil, 3 saçılım grafiği, soldan sağa güçlüden sıfıra korelasyon

# Mean
mean = sum(x)/len(x)

# Deviation, sometimes called "centering"
dx = x - np.mean(x)

# Variance
variance = np.mean(dx*dx)

# Standard Deviation
stdev = np.sqrt(variance)

# Deviations of two variables
dx = x - np.mean(x)
dy = y - np.mean(y)

# Co-vary means to vary together
deviation_products = dx*dy

# Covariance as the mean
covariance = np.mean(dx*dy)

# Divide deviations by standard deviation 
zx = dx/np.std(x)
zy = dy/np.std(y)

# Mean of the normalize deviations
correlation = np.mean(zx*zy)

Gauss dağılımlarının grafiği, çan şekilli, farklı merkez, yükseklik ve genişliklerde

Gauss dağılımlarının grafiği, çan şekilli, ikisi de sıfıra ortalanmış, aynı yükseklik ve genişlikte

6 panelli şekil, 2 satır 3 sütun, saçılım grafikleri, soldan sağa güçlüden zayıfa korelasyon

Python ile Doğrusal Modellemenin Temelleri