1. 상관분석 개요
- 두 변수의 선형관계를 확인하기 위해서 상관분석을 실시
- 두 수치형 변수의 비교는 Pearson's Correlation Coefficient를 확ㅇ니하며 그 외 다양한 상관계수 존재
- 상관계수가 0에 가까울수록 선형관계가 약하며, 절대값이 1에 가까울수록 선형관계가 강함
2. 다양한 상관 분석
| Quantitiative | Ordinal | Nominal | |
| Quantitiative | Pearson's | Biserial | Point Biserial |
| Ordinal | Biserial | Spearman/Kendall | Rank Biserial |
| Nominal | Point Biserial | Rank Biserial | Phi, L, C Lambda |
3. 주요 함수 및 메서드 소개
pandas - corr()
- pandas에서 상관계수를 실시하는 데이터프레임 전용 메서드
- method에 'pearson', 'kendall', 'spearman'는 각각의 상관계수로 계산
scipy - pearsonr()
- Pearson 상관분석을 실시하는 scipy의 함수
- 입력은 두 일차원 벡터를 넣고 출력은 상관계수와 p-value가 차례대로 출력
scipy - spearmanr()
- Spearman 상관분석을 실시하는 scipy의 함수
- 입력은 두 일차원 벡터를 넣고 출력은 상관계수와 p-value가 차례대로 출력
scipy - kendalltau()
- Kendall 상관분석을 실시하는 scipy의 함수
- 입력은 두 일차원 벡터를 넣고 출력은 상관계수와 p-value가 차례대로 출력
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