-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 7
/
Copy pathproblem3.py
70 lines (55 loc) · 3.26 KB
/
problem3.py
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
import matplotlib.pyplot as p
from lib import pearson, spearman
# TODO ALTER THIS DATA YOURS ONES
x = [
-0.45, -0.93, -0.90, 0.58, 2.56, -0.84, -0.01, 0.55, 1.34, -0.21, 1.06, -0.27, 0.11, 0.02, 2.07, 1.04,
0.46, 1.04, -0.22, -2.18, 1.74, 0.90, 0.83, 8.86, 8.63, -0.47, 0.99, -0.86, -1.48, 1.23, 0.68, 0.87,
0.87, 0.27, -0.84, -0.16, 0.95, -1.73, 0.71, -1.26, 1.50, -1.57, 0.31, 0.58, -0.66, -0.18, -1.24, -0.04, 0.13, 0.52
]
y = [
3.91, 5.31, 4.87, 2.04, -2.43, 5.12, 2.95, 1.57, 0.30, 3.29, -0.08, 4.23, 2.15,
2.71, -2.66, 0.27, 1.83, 1.36, 3.52, 7.10, -0.63, 0.06, 0.46, 1.03, 1.04, 3.63,
1.09, 5.15, 6.28, 0.43, 0.53, 1.15, 0.68, 1.38, 4.37, 3.81, 0.66, 7.17, 0.84, 4.58, 0.05, 7.27,
1.67, 1.25, 5.05, 4.25, 6.41, 2.51, 2.30, 0.96
]
##############################################################
################### PEARSON ##################################
##############################################################
print("Pearson coefficient is " + str(pearson(x, y)))
print()
##############################################################
################### SPEARMAN #################################
##############################################################
print("Spearman coefficient is " + str(spearman(x, y)))
print()
##############################################################
######### Гипотеза об отсутствии статистической связи ########
##############################################################
# Read more about this topic:
# http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9A%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82_%D0%BA%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%9F%D0%B8%D1%80%D1%81%D0%BE%D0%BD%D0%B0
# T-statistics pearson coefficient
tsta = pearson(x, y) * ((50 - 2) / (1 - pearson(x, y) ** 2)) ** (1 / 2)
stydent_kvantil005 = 2.0106348
print("t-статистика для выбоки равна " + str(tsta))
if tsta < stydent_kvantil005 and -1 * stydent_kvantil005 < tsta:
print("Гипотеза о наличии статистической"
" связи исходя из коэфициента Пирсона принимается")
else:
print("Гипотеза о наличии статистической"
" связи исходя из коэфициента Пирсона не принимается")
# T-statistics spearman coefficient
tsta = spearman(x, y) * ((50 - 2) / (1 - spearman(x, y) ** 2)) ** (1 / 2)
stydent_kvantil005 = 2.0106348
print("t-статистика для выбоки равна " + str(tsta))
if tsta < stydent_kvantil005 and -1 * stydent_kvantil005 < tsta:
print("Гипотеза о наличии статистической"
" связи исходя из коэфициента Спирмана принимается")
else:
print("Гипотеза о наличии статистической"
" связи исходя из коэфициента Спирмана не принимается")
##############################################################
######### Построение графика #################################
##############################################################
# TODO thinking about results
p.scatter(x, y)
p.show()