Hitta samband mellan flera tidsserier

Visualisering av tidsseriedata i Python

Thomas Vincent

Head of Data Science, Getty Images

Korrelationer mellan två variabler

  • Inom statistik är korrelationskoefficienten ett mått på styrkan i – eller avsaknaden av – samband mellan två variabler:
    • Pearsons koefficient används för att beräkna korrelationskoefficienten mellan variabler där sambandet antas vara linjärt
    • Kendall Tau eller Spearmans rangkorrelation används när sambandet antas vara icke-linjärt
Visualisering av tidsseriedata i Python

Beräkna korrelationer

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)
Visualisering av tidsseriedata i Python

Vad är en korrelationsmatris?

  • När du beräknar korrelationskoefficienten för fler än två variabler får du en korrelationsmatris
    • Intervall: [-1, 1]
    • 0: inget samband
    • 1: starkt positivt samband
    • -1: starkt negativt samband
Visualisering av tidsseriedata i Python

Vad är en korrelationsmatris?

  • En korrelationsmatris är alltid "symmetrisk"
  • Diagonalvärdena är alltid lika med 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
Visualisering av tidsseriedata i Python

Beräkna korrelationsmatriser med 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
Visualisering av tidsseriedata i Python

Beräkna korrelationsmatriser med pandas

corr_mat = meat.corr(method='pearson')
Visualisering av tidsseriedata i Python

Heatmap

import seaborn as sns

sns.heatmap(corr_mat)
Visualisering av tidsseriedata i Python

Heatmap

En heatmap över korrelationsmatrisen

Visualisering av tidsseriedata i Python

Clustermap

sns.clustermap(corr_mat)
Visualisering av tidsseriedata i Python

En clustermap över korrelationsmatrisen

Visualisering av tidsseriedata i Python

Nu kör vi en övning!

Visualisering av tidsseriedata i Python

Preparing Video For Download...