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Como calcular o coeficiente de correlação linear de Pearson em Python usando a função pearsonr() da biblioteca ScipyQuantidade de visualizações: 44 vezes |
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Em várias situações nós precisamos calcular o coeficiente de correlação linear de Pearson. Na linguagem Python isso pode ser feito por meio da função pearsonr() da biblioteca Scipy. O r de Pearson é uma métrica que expressa a relação linear entre variáveis por meio de um número que vai de -1 a +1. Isto é, quanto mais próximo dos extremos (-1 ou +1), maior é a força da correlação. Por outro lado, valores próximos de zero indicam que a correlação é fraca. O sinal da correlação, por sua vez, indica a direção da relação entre variáveis. Se a correlação é positiva, então o aumento em uma variável implica o aumento na outra variável. Por outro lado, se a correlação é negativa, então o aumento em uma variável implica o decréscimo na outra variável. Veja o código Python completo para o exemplo:
# vamos importar as bibliotecas necessárias
from scipy.stats import pearsonr
# função principal do programa Python
def main():
# vamos criar as listas com os valores
lista_x = [13, 32, 47, 54, 69, 73]
lista_y = [208, 184, 145, 14, 65, 32]
# vamos calcular o coeficiente de correlação linear
# de Pearson
corr, _ = pearsonr(lista_x, lista_y)
# e mostramos o resultado
print("A correlação de Pearson é: {0}".format(corr))
if __name__ == "__main__":
main()
Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado: A correlação de Pearson é: -0.8713675107044451 |
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