jupyter-notebook - 分析日志文件中观察的预测质量

Question

我有一个看起来像这样的日志文件：

2021-03-11 17:27 o1: 0
2021-03-11 17:27 o2: 8
2021-03-12 09:41 o1: 1
2021-03-12 09:41 o2: 12
2021-03-12 10:04 o1: 0
2021-03-12 10:04 o2: 16 
2021-03-12 13:20 o1: 1
2021-03-12 13:20 o2: 33 
2021-03-12 15:49 o1: 0
2021-03-12 15:49 o2: 18 
2021-03-12 18:01 o2: 3 

我想分析观察 o1 是否是跟随它的观察 o2 强度的预测因子。

例如，o1 可以是“相机看到云”，o2 可以是“检测到的降雨量”。那么我们可能会发现 o1 是 o2 的预测变量。

有什么好的方法来分析这个？有没有一种通用的方法，可能基于 Jupyter Notebooks？

标签： jupyter-notebookstatisticsjupytercorrelation