def ej2(): costs = [11, 10, 14, 13, 12, 20, 21, 15, 22, 18, 19, 16] sales = [19, 15, 20, 14, 16, 33, 32, 18, 29, 22, 23, 20] correlation = Correlation( 'Diagrama de dispersión de las ventas según los costos', { 'xlabel': 'Costos', 'ylabel': 'Ventas' }) correlation.set_data(costs, sales) correlation.calc_corr_values_and_conclude() correlation.show_plot(25, 35)
def ej5(): math = [6, 4, 8, 5, 6, 7, 5, 10, 5, 4] music = [2, 5, 5, 6, 7, 6, 7, 9, 10, 10] correlation = Correlation( 'Diagrama de dispersión \nde las notas de 10 alumnos en matemática y en música', { 'xlabel': 'Notas de matemática', 'ylabel': 'Notas de música' }) correlation.set_data(math, music) correlation.calc_corr_values_and_conclude() correlation.show_plot(10, 10)
def ej3(): people_with_high_pressure = [15, 13, 10, 27, 20, 5, 8, 31, 78, 22] over_weight = [75, 86, 88, 125, 75, 30, 47, 150, 114, 68] correlation = Correlation( 'Diagrama de dispersión \nde cantidad de personas con presión arterial alta según el sobrepeso', { 'xlabel': 'Cantidad de personas con presión alta', 'ylabel': 'Sobrepeso' }) correlation.set_data(people_with_high_pressure, over_weight) correlation.calc_corr_values_and_conclude() correlation.show_plot(100, 160, 20, 5)
def ej1(): busy_people = [1, 2, 3, 4, 5] task_duration = [8, 7, 5, 5, 2] correlation = Correlation( 'Diagrama de dispersión \nde duración de la tarea según el número de personas ocupadas', { 'xlabel': 'Personas ocupadas', 'ylabel': 'Duración de la tarea' }) correlation.set_data(busy_people, task_duration) correlation.calc_corr_values_and_conclude() correlation.show_plot(6, 10)