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Data 공부

[통계] 상관관계(Correlation)

상관관계(Correlation) 1. 상관관계란? - 상관관계(correlation)란 두 변수 사이에 어떠한 관계가 있는지를 나타내는 것이다. 상관계수는 -1에서 1 사이의 값을 가지며, 두 변수가 양의 상관관계를 가질수록 값이 1에 가까워지고, 음의 상관관계를 가질수록 -1에 가까워진다. 값이 0이라면 두 변수는 아무런 상관관계가 없다는 것을 의미한다. 2-1. 연속형 데이터간 상관관계 Pearson 두 변수가 모두 연속형 자료일 경우, 두 변수간 선형적인 상관 관계의 크기를 모수적(parametric)인 방법으로 나타내는 값. 정규분포를 가정. Spearman 두 변수가 심각하게 정규분포를 벗어나거나, 두 변수가 순위 척도 (ordinal scale)자료일 경우 사용하는 값. Pearson과 달리 ..
Data 공부/통계 & ML 2023. 6. 13. 17:14
[데이터 시각화] Python - Correlation Plot(sns.jointplot)

Seaborn - JointPlot jointplot은 두 변수 간의 상관 관계를 시각화하는 툴 중 하나입니다. seaborn 라이브러리의 jointplot 함수를 사용하여 만들 수 있습니다. 이 함수는 두 변수의 산점도, 히스토그램, 커널 밀도 추정치 등을 함께 보여줍니다. Plot에 상관관계 계수 및 P_value를 동시에 표현할 수 있어 효과적입니다. 예제 코드) import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import scipy.stats as st g = sns.jointplot(x=a, y=b, kind='reg', color='royalblue') r, p = st.pearsonr(a, b) g.ax_joint.annotate(f'$r = ..
Data 공부/데이터 시각화 2023. 6. 12. 11:19
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