{"id":4298,"date":"2023-07-12T04:44:09","date_gmt":"2023-07-12T04:44:09","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pl\/korelacja-pand-o-wartosci-p\/"},"modified":"2023-07-12T04:44:09","modified_gmt":"2023-07-12T04:44:09","slug":"korelacja-pand-o-wartosci-p","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pl\/korelacja-pand-o-wartosci-p\/","title":{"rendered":"Jak znale\u017a\u0107 warto\u015b\u0107 p wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji w pandach"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wspo\u0142czynnik-korelacji-pearsona-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Pearsona<\/a> mo\u017cna wykorzysta\u0107 do pomiaru liniowego powi\u0105zania mi\u0119dzy dwiema zmiennymi.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ten wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji zawsze przyjmuje warto\u015b\u0107 od <strong>-1<\/strong> do <strong>1<\/strong> , gdzie:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>-1<\/strong> : Idealnie ujemna korelacja liniowa pomi\u0119dzy dwiema zmiennymi.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>0<\/strong> : Brak korelacji liniowej pomi\u0119dzy dwiema zmiennymi.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1:<\/strong> Idealnie dodatnia korelacja liniowa pomi\u0119dzy dwiema zmiennymi.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Aby okre\u015bli\u0107, czy wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji jest istotny statystycznie, mo\u017cna obliczy\u0107 odpowiedni wynik t i warto\u015b\u0107 p.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Wz\u00f3r na obliczenie wyniku t wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji (r) jest nast\u0119puj\u0105cy:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">t = r\u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">n-2<\/span> \/ \u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">1-r <sup>2<\/sup><\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Warto\u015b\u0107 p oblicza si\u0119 jako odpowiadaj\u0105c\u0105 dwustronn\u0105 warto\u015b\u0107 p dla rozk\u0142adu t z n-2 stopniami swobody.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Aby obliczy\u0107 warto\u015b\u0107 p wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji Pearsona w pandach, mo\u017cesz u\u017cy\u0107 funkcji <strong>pearsonr()<\/strong> z biblioteki <strong>SciPy<\/strong> :<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">from<\/span> scipy. <span style=\"color: #3366ff;\">stats<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pearsonr\n\npearsonr(df[' <span style=\"color: #ff0000;\">column1<\/span> '], df[' <span style=\"color: #ff0000;\">column2<\/span> '])\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ta funkcja zwr\u00f3ci wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Pearsona mi\u0119dzy kolumnami <strong>kolumna 1<\/strong> i <strong>kolumna 2<\/strong> wraz z odpowiedni\u0105 warto\u015bci\u0105 p, kt\u00f3ra m\u00f3wi nam, czy wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji jest statystycznie istotny, czy nie.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Je\u015bli chcesz obliczy\u0107 warto\u015b\u0107 p wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji Pearsona dla ka\u017cdej mo\u017cliwej kombinacji kolumn w ramce DataFrame, mo\u017cesz w tym celu u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cej funkcji niestandardowej:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008000;\">def<\/span> r_pvalues(df):\n    cols = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> (columns= <span style=\"color: #3366ff;\">df.columns<\/span> )\n    p = cols. <span style=\"color: #3366ff;\">transpose<\/span> (). <span style=\"color: #3366ff;\">join<\/span> (cols, how=' <span style=\"color: #ff0000;\">outer<\/span> ')\n    <span style=\"color: #008000;\">for<\/span> r <span style=\"color: #008000;\">in<\/span> df. <span style=\"color: #3366ff;\">columns<\/span> :\n        <span style=\"color: #008000;\">for<\/span> c <span style=\"color: #008000;\">in<\/span> df. <span style=\"color: #3366ff;\">columns<\/span> :\n            tmp = df[df[r]. <span style=\"color: #3366ff;\">notnull<\/span> () &amp; df[c]. <span style=\"color: #3366ff;\">notnull<\/span> ()]\n            p[r][c] = round(pearsonr(tmp[r], tmp[c])[1], 4)\n    <span style=\"color: #008000;\">return<\/span> p\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poni\u017csze przyk\u0142ady pokazuj\u0105, jak w praktyce obliczy\u0107 warto\u015bci p dla wsp\u00f3\u0142czynnik\u00f3w korelacji z nast\u0119puj\u0105cymi pandami DataFrame:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createDataFrame\n<\/span>df = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">x<\/span> ': [4, 5, 5, 7, 8, 10, 12, 13, 14, 15],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">y<\/span> ': [10, 12, 14, 18, np.nan, 19, 13, 20, 14, np.nan],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">z<\/span> ': [20, 24, 24, 23, 19, 15, 18, 14, 10, 12]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df)\n\n    X Y Z\n0 4 10.0 20\n1 5 12.0 24\n2 5 14.0 24\n3 7 18.0 23\n4 8 NaN 19\n5 10 19.0 15\n6 12 13.0 18\n7 13 20.0 14\n8 14 14.0 10\n9 15 NaN 12\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Przyk\u0142ad 1: Oblicz warto\u015b\u0107 P wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji mi\u0119dzy dwiema kolumnami w Pandach<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poni\u017cszy kod pokazuje, jak obliczy\u0107 wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Pearsona i odpowiadaj\u0105c\u0105 mu warto\u015b\u0107 p dla kolumn <strong>x<\/strong> i <strong>y<\/strong> ramki DataFrame:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008000;\">from<\/span> scipy. <span style=\"color: #3366ff;\">stats<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pearsonr\n\n<span style=\"color: #008080;\">#drop all rows with NaN values\n<\/span>df_new = df. <span style=\"color: #3366ff;\">dropna<\/span> ()\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculation correlation coefficient and p-value between x and y\n<\/span>pearsonr(df_new[' <span style=\"color: #ff0000;\">x<\/span> '], df_new[' <span style=\"color: #ff0000;\">y<\/span> '])\n\nPearsonRResult(statistic=0.4791621985883838, pvalue=0.22961622926360523)\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Z wyniku mo\u017cemy zobaczy\u0107:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Pearsona wynosi <strong>0,4792<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Odpowiednia warto\u015b\u0107 p wynosi <strong>0,2296<\/strong> .<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poniewa\u017c wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji jest dodatni, oznacza to, \u017ce pomi\u0119dzy obiema zmiennymi istnieje dodatnia zale\u017cno\u015b\u0107 liniowa.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poniewa\u017c jednak warto\u015b\u0107 p wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji jest nie mniejsza ni\u017c 0,05, korelacja nie jest istotna statystycznie.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nale\u017cy zauwa\u017cy\u0107, \u017ce mo\u017cemy r\u00f3wnie\u017c u\u017cy\u0107 nast\u0119puj\u0105cej sk\u0142adni, aby wyodr\u0119bni\u0107 warto\u015b\u0107 p ze wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#extract p-value of correlation coefficient\n<\/span>pearsonr(df_new[' <span style=\"color: #ff0000;\">x<\/span> '], df_new[' <span style=\"color: #ff0000;\">y<\/span> '])[1]\n\n0.22961622926360523\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Warto\u015b\u0107 p wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji wynosi <strong>0,2296<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Odpowiada to warto\u015bci p z poprzedniego wyniku.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Przyk\u0142ad 2: Oblicz warto\u015b\u0107 P wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji pomi\u0119dzy wszystkimi kolumnami w Pandach<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poni\u017cszy kod pokazuje, jak obliczy\u0107 wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Pearsona i odpowiadaj\u0105c\u0105 mu warto\u015b\u0107 p dla ka\u017cdej pary kolumn w ramce DataFrame pandy:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008000;\"><span style=\"color: #008080;\">#create function to calculate p-values for each pairwise correlation coefficient<\/span>\ndef<\/span> r_pvalues(df):\n    cols = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> (columns= <span style=\"color: #3366ff;\">df.columns<\/span> )\n    p = cols. <span style=\"color: #3366ff;\">transpose<\/span> (). <span style=\"color: #3366ff;\">join<\/span> (cols, how=' <span style=\"color: #ff0000;\">outer<\/span> ')\n    <span style=\"color: #008000;\">for<\/span> r <span style=\"color: #008000;\">in<\/span> df. <span style=\"color: #3366ff;\">columns<\/span> :\n        <span style=\"color: #008000;\">for<\/span> c <span style=\"color: #008000;\">in<\/span> df. <span style=\"color: #3366ff;\">columns<\/span> :\n            tmp = df[df[r]. <span style=\"color: #3366ff;\">notnull<\/span> () &amp; df[c]. <span style=\"color: #3366ff;\">notnull<\/span> ()]\n            p[r][c] = round(pearsonr(tmp[r], tmp[c])[1], 4)\n    <span style=\"color: #008000;\">return<\/span> p\n\n<span style=\"color: #008080;\">#use custom function to calculate p-values\n<\/span>r_pvalues(df)\n\n             X Y Z\nx 0.0 0.2296 0.0005\ny 0.2296 0.0 0.4238\nz 0.0005 0.4238 0.0<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Z wyniku mo\u017cemy zobaczy\u0107:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Warto\u015b\u0107 p wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji pomi\u0119dzy x i y wynosi <strong>0,2296<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Warto\u015b\u0107 p wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji mi\u0119dzy x i z wynosi <strong>0,0005<\/strong> .<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Warto\u015b\u0107 p wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji pomi\u0119dzy y i z wynosi <strong>0,4238<\/strong> .<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pami\u0119taj, \u017ce w naszej funkcji niestandardowej zaokr\u0105glili\u015bmy warto\u015bci p do czterech miejsc po przecinku.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Mo\u017cesz zast\u0105pi\u0107 <strong>4<\/strong> w ostatnim wierszu funkcji inn\u0105 liczb\u0105, aby zaokr\u0105gli\u0107 do innej liczby miejsc po przecinku.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Uwaga<\/strong> : Pe\u0142n\u0105 dokumentacj\u0119 funkcji SciPy <strong>pearsonr()<\/strong> mo\u017cna znale\u017a\u0107 <a href=\"https:\/\/docs.scipy.org\/doc\/scipy\/reference\/generated\/scipy.stats.pearsonr.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">tutaj<\/a> .<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poni\u017csze samouczki wyja\u015bniaj\u0105, jak wykonywa\u0107 inne typowe zadania zwi\u0105zane z pand\u0105:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/korelacja-grupowa-pand\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Jak obliczy\u0107 korelacj\u0119 wed\u0142ug grupy w Pandach<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\u0142ozysko-korelacyjne-pandy\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Jak obliczy\u0107 korelacj\u0119 przesuwn\u0105 w pandach<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/korelacja-spearmana-w-pythonie\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Jak obliczy\u0107 korelacj\u0119 rangi Spearmana u pand<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji Pearsona mo\u017cna wykorzysta\u0107 do pomiaru liniowego powi\u0105zania mi\u0119dzy dwiema zmiennymi. Ten wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji zawsze przyjmuje warto\u015b\u0107 od -1 do 1 , gdzie: -1 : Idealnie ujemna korelacja liniowa pomi\u0119dzy dwiema zmiennymi. 0 : Brak korelacji liniowej pomi\u0119dzy dwiema zmiennymi. 1: Idealnie dodatnia korelacja liniowa pomi\u0119dzy dwiema zmiennymi. Aby okre\u015bli\u0107, czy wsp\u00f3\u0142czynnik korelacji jest [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-4298","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Jak znale\u017a\u0107 warto\u015b\u0107 P wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji w pandach - Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"W tym samouczku wyja\u015bniono, wraz z przyk\u0142adami, jak obliczy\u0107 warto\u015b\u0107 p wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji w pandach.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/korelacja-pand-o-wartosci-p\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Jak znale\u017a\u0107 warto\u015b\u0107 P wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji w pandach - Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"W tym samouczku wyja\u015bniono, wraz z przyk\u0142adami, jak obliczy\u0107 warto\u015b\u0107 p wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji w pandach.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/korelacja-pand-o-wartosci-p\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-12T04:44:09+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin Anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Napisane przez\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"4 minuty\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/korelacja-pand-o-wartosci-p\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/korelacja-pand-o-wartosci-p\/\",\"name\":\"Jak znale\u017a\u0107 warto\u015b\u0107 P wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji w pandach - Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-12T04:44:09+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-12T04:44:09+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\"},\"description\":\"W tym samouczku wyja\u015bniono, wraz z przyk\u0142adami, jak obliczy\u0107 warto\u015b\u0107 p wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji w pandach.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/korelacja-pand-o-wartosci-p\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\/korelacja-pand-o-wartosci-p\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/korelacja-pand-o-wartosci-p\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Dom\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Jak znale\u017a\u0107 warto\u015b\u0107 p wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji w pandach\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Tw\u00f3j przewodnik po kompetencjach statystycznych!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\",\"name\":\"Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Cze\u015b\u0107, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, kt\u00f3ry zosta\u0142 oddanym nauczycielem Statorials. Dzi\u0119ki bogatemu do\u015bwiadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki ch\u0119tnie dziel\u0119 si\u0119 swoj\u0105 wiedz\u0105, aby wzmocni\u0107 pozycj\u0119 uczni\u00f3w za po\u015brednictwem Statorials. Wiedzie\u0107 wi\u0119cej\",\"sameAs\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Jak znale\u017a\u0107 warto\u015b\u0107 P wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji w pandach - Statorials","description":"W tym samouczku wyja\u015bniono, wraz z przyk\u0142adami, jak obliczy\u0107 warto\u015b\u0107 p wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji w pandach.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/pl\/korelacja-pand-o-wartosci-p\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"Jak znale\u017a\u0107 warto\u015b\u0107 P wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji w pandach - Statorials","og_description":"W tym samouczku wyja\u015bniono, wraz z przyk\u0142adami, jak obliczy\u0107 warto\u015b\u0107 p wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji w pandach.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/korelacja-pand-o-wartosci-p\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-12T04:44:09+00:00","author":"Benjamin Anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Napisane przez":"Benjamin Anderson","Szacowany czas czytania":"4 minuty"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/korelacja-pand-o-wartosci-p\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/korelacja-pand-o-wartosci-p\/","name":"Jak znale\u017a\u0107 warto\u015b\u0107 P wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji w pandach - Statorials","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website"},"datePublished":"2023-07-12T04:44:09+00:00","dateModified":"2023-07-12T04:44:09+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965"},"description":"W tym samouczku wyja\u015bniono, wraz z przyk\u0142adami, jak obliczy\u0107 warto\u015b\u0107 p wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji w pandach.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/korelacja-pand-o-wartosci-p\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/pl\/korelacja-pand-o-wartosci-p\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/korelacja-pand-o-wartosci-p\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Dom","item":"https:\/\/statorials.org\/pl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Jak znale\u017a\u0107 warto\u015b\u0107 p wsp\u00f3\u0142czynnika korelacji w pandach"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/","name":"Statorials","description":"Tw\u00f3j przewodnik po kompetencjach statystycznych!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/pl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965","name":"Benjamin Anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin Anderson"},"description":"Cze\u015b\u0107, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, kt\u00f3ry zosta\u0142 oddanym nauczycielem Statorials. Dzi\u0119ki bogatemu do\u015bwiadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki ch\u0119tnie dziel\u0119 si\u0119 swoj\u0105 wiedz\u0105, aby wzmocni\u0107 pozycj\u0119 uczni\u00f3w za po\u015brednictwem Statorials. Wiedzie\u0107 wi\u0119cej","sameAs":["https:\/\/statorials.org\/pl"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4298","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=4298"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/4298\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=4298"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=4298"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=4298"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}