Do curso: Python para Ciência de Dados: Formação Básica

Acesse o curso completo hoje mesmo

Cadastre-se hoje mesmo e acesse mais de 23.200 cursos criados por especialistas.

Identificando correlações: Método não-paramétrico

Identificando correlações: Método não-paramétrico - Tutorial de Python

Do curso: Python para Ciência de Dados: Formação Básica

Inicie a demonstração grátis de 1 mês Adquira para sua equipe

Identificando correlações: Método não-paramétrico

“

Além de métodos paramétricos, existem métodos não paramétricos para encontrar correlações. Nós usamos esse tipo de análise para encontrar correlação entre dados categóricos relacionados não linearmente. Nós vamos usar o método de Spearman e tabelas qui-quadrado para encontrar correlação entre dados que são categóricos. O método de Spearman funciona com dados ordinais. Caso você não saiba o que é isso, uma variável ordinal é uma variável numérica que podemos transformar em um dado categórico. O método de Spearman calcula o ranking das variáveis, baseado na força da correlação entre duas variáveis. Se isso parece um pouco confuso, não se preocupe, pois na demonstração de código, o conceito do método vai ficar mais claro. Assim como o método de Pearson, que vimos nas aulas passadas o método de spearman, também calcula o valor que definem uma correlação. "1" e o "- 1", indicam uma correlação forte entre o par de variáveis. Enquanto o "0" indica que as…

Conteúdos