Định lượng mối quan hệ tuyến tính

Nhập môn Mô hình tuyến tính với Python

Jason Vestuto

Data Scientist

Tiền trực quan hóa

Hình 3 ô, 3 biểu đồ phân tán, tương quan mạnh đến bằng không, từ trái sang phải

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

# Độ lệch, đôi khi gọi là "centering"
dx = x - np.mean(x)

# Phương sai
variance = np.mean(dx*dx)

# Độ lệch chuẩn
stdev = np.sqrt(variance)

# Độ lệch của hai biến
dx = x - np.mean(x)
dy = y - np.mean(y)

# Đồng biến nghĩa là biến thiên cùng nhau
deviation_products = dx*dy

# Hiệp phương sai là trung bình
covariance = np.mean(dx*dy)

# Chia độ lệch cho độ lệch chuẩn 
zx = dx/np.std(x)
zy = dy/np.std(y)

# Trung bình của các độ lệch đã chuẩn hóa
correlation = np.mean(zx*zy)

Biểu đồ các phân phối Gaussian, hình chuông, khác tâm, khác độ cao và độ rộng

Biểu đồ các phân phối Gaussian, hình chuông, đều tâm tại 0, cùng độ cao và độ rộng

Hình 6 ô, 2 hàng x 3 cột, biểu đồ phân tán, tương quan mạnh đến yếu dần từ trái sang phải

Nhập môn Mô hình tuyến tính với Python