# Corrélations binaires

## Superpositions simples

```shell
python "docs/04 - Corrélations binaires/scripts/plot_pairwise_time_series.py"
```

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_temperature_vs_humidity.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_temperature_vs_pressure.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_temperature_vs_rain_rate.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_temperature_vs_illuminance.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_temperature_vs_wind_speed.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_temperature_vs_wind_direction.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_temperature_vs_sun_elevation.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_humidity_vs_pressure.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_humidity_vs_rain_rate.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_humidity_vs_illuminance.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_humidity_vs_wind_speed.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_humidity_vs_wind_direction.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_humidity_vs_sun_elevation.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_pressure_vs_rain_rate.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_pressure_vs_illuminance.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_pressure_vs_wind_speed.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_pressure_vs_wind_direction.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_pressure_vs_sun_elevation.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_rain_rate_vs_wind_speed.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_rain_rate_vs_wind_direction.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_rain_rate_vs_sun_elevation.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_illuminance_vs_wind_speed.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_illuminance_vs_wind_direction.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_illuminance_vs_sun_elevation.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_wind_speed_vs_wind_direction.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_wind_speed_vs_sun_elevation.png)

![](figures/pairwise_timeseries/timeseries_wind_direction_vs_sun_elevation.png)

## Matrices de corrélation (instantané, signé)

Le calcul des coefficients de Pearson et de Spearman peut nous donner une indication numérique des corrélations entre les différentes variables.
Cette information peut nous aiguiller sur des relations spécifiques (ou au contraire, nous induire en erreur...).

```shell
python "docs/04 - Corrélations binaires/scripts/plot_correlation_heatmap.py" --transform=identity --upper-only
```

![](figures/correlation_heatmap.png)

![](figures/correlation_heatmap_spearman.png)

Le signe et l'intensité des coefficients montrent à quel point deux variables bougent ensemble au même instant (co-mouvement linéaire pour Pearson, monotone pour Spearman).
Cette matrice sert donc surtout de carte globale : repérer rapidement les couples très corrélés ou indiquer un lien physique évident, mettre en alerte des variables à forte corrélation qui pourraient masquer d'autres effets (saisonnalité, cycle jour/nuit), et choisir quelles paires méritent qu'on teste des décalages temporels ou des relations non linéaires dans la suite.
