¿Qué tipo de Correlación debo utilizar: Pearson, Spearman o Kendall?: Diferencias y Similitudes

El análisis de correlaciones es un método estadístico que investiga la relación entre variables, por ejemplo, la relación entre el peso y la altura de las personas. Para determinar la magnitud y dirección de esa relación comúnmente se utilizan los coeficientes de correlación de Pearson, Spearman o Kendall. Este video explica cuándo se debe o puede utilizar cada tipo de correlación. Además, se presenta qué funciones de python se utilizan para calcular las correlaciones.

Para citar este recurso educativo utiliza la siguiente referencia:

Gutiérrez-García, J.O. [Código Máquina]. (2024, 6 de Febrero). ¿Qué tipo de Correlación debo utilizar: Pearson, Spearman o Kendall?: Diferencias y Similitudes [Video]. YouTube. [Incluye aquí la URL del video]

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1. Programación Básica con Python;
2. Manejo de Datos;
3. Visualización de Datos;
4. Análisis de Datos; y
5. Aprendizaje de Máquina y Ciencia de Datos.

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Índice del Video:

0:00 Introducción
1:49 Correlación de Pearson
8:31 Correlación de Spearman
12:05 Correlación de Kendall tau b
15:54 Correlaciones con Scipy de Python

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