कई टाइम सीरीज़ के बीच संबंध ढूँढें

Python में Time Series Data का विज़ुअलाइज़ेशन

Thomas Vincent

Head of Data Science, Getty Images

दो वैरिएबल्स के बीच correlations

  • सांख्यिकी में, correlation coefficient दो वैरिएबल्स के बीच संबंध की ताकत या उसकी कमी मापने के लिए उपयोग होता है:
    • रैखिक संबंध मानते हों तो Pearson's coefficient से correlation coefficient निकालें
    • गैर-रैखिक संबंध मानते हों तो Kendall Tau या Spearman rank से correlation coefficient निकालें
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Correlations की गणना करें

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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Correlation matrix क्या है?

  • दो से अधिक वैरिएबल्स के बीच correlation coefficient निकालते समय आपको एक correlation matrix मिलता है
    • रेंज: [-1, 1]
    • 0: कोई संबंध नहीं
    • 1: मज़बूत सकारात्मक संबंध
    • -1: मज़बूत नकारात्मक संबंध
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Correlation matrix क्या है?

  • एक correlation matrix हमेशा "symmetric" होती है
  • diagonal मान हमेशा 1 के बराबर होते हैं
   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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Pandas के साथ correlation matrices निकालना

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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Pandas के साथ correlation matrices निकालना

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

import seaborn as sns

sns.heatmap(corr_mat)
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Heatmap

correlation matrix का एक heatmap

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Clustermap

sns.clustermap(corr_mat)
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correlation matrix का एक clustermap

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अभ्यास करते हैं!

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