Correlación y regresión simple en Python

Pearson para lo lineal, Spearman para lo monótono, linregress para la recta.

import numpy as np
from scipy import stats

rng = np.random.default_rng(4)
practica = np.arange(1, 41)
tpm = 70 + practica * 0.8 + rng.normal(0, 4, size=40)

pearson = stats.pearsonr(practica, tpm)
print(round(pearson.statistic, 4), f"{pearson.pvalue:.2e}")
print(round(stats.spearmanr(practica, tpm).statistic, 4))

ajuste = stats.linregress(practica, tpm)
print(round(ajuste.slope, 3), round(ajuste.intercept, 2))
print(round(ajuste.rvalue ** 2, 4), round(ajuste.stderr, 4))

Cómo funciona

Cada prueba devuelve el coeficiente y un valor p.
Spearman trabaja sobre rangos, así los atípicos pesan menos.
linregress da pendiente, intercepto y el error estándar.

Palabras clave y builtins usados aquí

as
print
round

El intento, en números

Líneas: 14
Caracteres a escribir: 476
Tokens: 151
Ritmo de tres estrellas: 105 tpm

Al ritmo de tres estrellas de 105 tokens por minuto, este intento toma unos 86 segundos.

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Paso 1 de 2 en Correlación y remuestreo; paso 8 de 23 en Computación científica con SciPy.

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