korrelaatio
-
Syksyn 2022 ylioppilastutkinnon tuloksien korrelaatiomatriisi
Julkaisin kesäkuussa tarinan aiheesta ”Kevään 22 yo-kirjoitusten tuloksien korrelaatiomatriisi Pythonilla”. Tuotin syksyn yo-tuloksista samat matriisit. Edelleenkin vaikuttaa siltä, että ei-matemaattiset reaaliaineet ovat kovasti esillä, kun pohditaan, minkä aineen tulos korreloi parhaiten ylioppilaskokeen kokonaismenestymisen kanssa. Linkit tässä tarinassa käytettyihin tiedostoihin ja koodiin löytyvät tarinan lopusta. Korrelaatiomatriisi Syksyllä 22 ylioppilaita valmistui 4466 kappaletta, onnittelut heille. Käytin matriisin Continue reading
-
Ylioppilaskoekorrelaatiomatriisi koodi Pythonilla
Julkaisin muutama päivä sitten tarinan ”Kevään 22 yo-kirjoitusten tuloksien korrelaatiomatriisi Pythonilla”. Tässä artikkelissa kerron, millaisen koodin avulla tuotin sen. Käytän ohjelmointiympäristönä Googlen Colabia. Colabin etuna verrattuna muihin Python ympäristöihin (IDLE, Spyder yms.) on se, että voin muokata koodia pilven kautta ja Colabissa on lähes kaikki Big Datan käsittelyyn käytettävät kirjastot ovat helposti kätettävissä. Samalla saan Continue reading
-
Kevään 22 yo-kirjoitusten tuloksien korrelaatiomatriisi Pythonilla
Tänä keväänä opiskelin Pythonia ja Pandas+Seaborn -kirjastoja sen verran, että pystyin tuottamaan korrelaatiomatriisin taas uudella tavalla. Big datan kanssa puuhasteleminen on kivaa, ongelmaksi tulee se mitä tietoa siitä kaivaa ja miten sen esittää. Matriisi osoittaa (minun mielestäni), että ei-matemaattiset reaaliaineet (bi, et, hi, ge, ff) ennustavat parhaiten ylioppilaiden kokonaismenestystä ylioppilaskokeessa. edelliset tarinat aiheesta Vuoden 19 Continue reading
