使用协方差方法计算属性Age与Fare的相关性。
时间: 2024-05-23 14:15:09 浏览: 12
好的,我可以回答这个问题。协方差方法用于度量两个变量之间的线性相关性,计算方法为:Cov(Age,Fare) = E((Age-E(Age))(Fare-E(Fare))),其中E表示期望值。
具体计算步骤是:首先计算Age和Fare的均值,即E(Age)和E(Fare)。然后,计算每个值与均值的差值,即Age-E(Age)和Fare-E(Fare)。接下来,将这两个差值相乘,得到每组数据的乘积。最后,将所有乘积相加,并除以数据组数减一,得到协方差值。
如果协方差值为正数,说明两个变量呈正相关;如果为负数,说明两个变量呈负相关;如果为零,说明两个变量没有线性相关性。
相关问题
使用协方差方法计算属性Age与Fare的相关性。 使用pearson相关系数方法计算属性Age与Fare的相关性。 将这两个属性的相关性进行可视化展示。
对于第一个问题,可以使用协方差方法计算属性Age与Fare的相关性,方法如下:
1. 计算Age和Fare属性的平均值。
2. 分别计算Age和Fare每个个体与其属性平均值的偏差。
3. 计算每个个体偏差的乘积,所有结果相加。
4. 除以样本数量,得到协方差。
5. 计算Age和Fare的标准差。
6. 将协方差除以Age和Fare的标准差的乘积,得到相关系数。
对于第二个问题,可以使用pearson相关系数方法计算属性Age与Fare的相关性,方法如下:
1. 计算Age和Fare属性的平均值。
2. 分别计算Age和Fare每个个体与其属性平均值的偏差。
3. 计算每个个体偏差的乘积,所有结果相加。
4. 分别计算Age和Fare的标准差。
5. 将乘积相加的结果除以样本数量,得到协方差。
6. 将协方差除以Age和Fare的标准差的乘积,得到相关系数。
最后,将这两个属性的相关性进行可视化展示可以使用散点图展现,将Age和Fare作为坐标轴,对于每个个体在坐标系中对应一个点,可以用不同的颜色或者大小表示属性的差异,直观地展示两个属性之间的相关性。
对titanic数据进行相关性分析 使用协方差方法计算属性Age与Fare的相关性。 使用pearson相关系数方法计算属性Age与Fare的相关性。 将这两个属性的相关性进行可视化展示。
好的,针对您的问题,我会对titanic数据进行相关性分析。使用协方差方法计算属性Age与Fare的相关性,可以通过以下代码实现:
```
import pandas as pd
# 读取titanic数据
df = pd.read_csv('titanic.csv')
# 计算Age和Fare的协方差
covariance = df['Age'].cov(df['Fare'])
print("Age和Fare的协方差为:", covariance)
```
使用pearson相关系数方法计算属性Age与Fare的相关性,可以通过以下代码实现:
```
import pandas as pd
# 读取titanic数据
df = pd.read_csv('titanic.csv')
# 计算Age和Fare的pearson相关系数
correlation = df['Age'].corr(df['Fare'], method='pearson')
print("Age和Fare的pearson相关系数为:", correlation)
```
将这两个属性的相关性进行可视化展示,可以通过以下代码实现:
```
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取titanic数据
df = pd.read_csv('titanic.csv')
# 创建散点图展示Age和Fare之间的关系
plt.scatter(df['Age'], df['Fare'])
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Fare')
plt.show()
```
执行完以上代码后,即可通过散点图展示两个属性的相关性。
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