# 코드잇 데이터 사이언스 강의 듣는 중 - 여러 상관 계수가 있지만, 피어슨 Pearson 상관 계수를 많이 씀. 1) 범위: -1 2) 피어슨 Pearson 상관 계수 = 0 --> 상관이 없음. 3) 피어슨 Pearson 상관 계수 = +- 1 --> 강한 상관4) 1 > 피어슨 Pearson 상관 계수 > 0 : 정적 상관; x가 커지면 y가 증가 5) -1 피어슨 Pearson 상관 계수 ++++ --> 피어슨 상관계수 --> x,y의 공분산 값을 각각의 표준편차의 곱으로 나눠준 것 공분산 covariance> --> 각 값의 편차끼리 곱한 값을 n수로 나누어 준 것으로 변수의 관계의 방향성과 강도를 측정할 때 사용 가능함. - 즉, 같이 움직이는 경향성임. 편..
