Correlação, associação e causalidade

29 min

Bloco 4 — Compreender os dados antes de modelar
Objetivo: definir rigorosamente a covariância e o coeficiente de Pearson, conhecer exatamente o que eles medem e o que ignoram, saber escolher um coeficiente adequado à forma da ligação e ao tipo das variáveis, explorar uma matriz de correlação para a seleção preliminar e a detecção de redundância, e saber enunciar por que uma associação observada não autoriza nenhuma conclusão causal.
Duração estimada: 45 minutos
Pré-requisitos: capítulos 005, 006, 013, 014 e 015
Quizzes associados: 016.1-quiz-covariance-pearson.md a 016.7-quiz-correlation-causalite.md

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Esta lição faz parte do módulo «Análise exploratória de dados (EDA)»

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