Covariance et corrélation
Mesurer un lien linéaire sans y voir une cause.
Covariance puis corrélation
Covariance : moyenne des produits d'écarts aux moyennes. Corrélation : covariance normalisée entre -1 et 1. 0,9 = lien linéaire fort, 0 = pas de lien linéaire (mais peut-être un lien courbe).
Piège
Corrélation n'est pas causalité, et elle rate le non-linéaire : un U parfait donne ≈ 0. Calcul à la main sur 4 points : écarts aux moyennes, produits, moyenne puis normalisation. La version numpy (corrcoef) viendra au Ch10 mia-numpy. Avant de supprimer une colonne peu corrélée à y, vérifiez visuellement : un arbre s'en moque, une régression linéaire non.
Pas de correction en ligneConfrontez votre code aux résultats attendus du cours.