«correlation» etiketlenmiş sorular

Kilitli . Bu soru ve cevapları kilitlidir çünkü soru konu dışıdır, ancak tarihsel önemi vardır. Şu anda yeni yanıtları veya etkileşimleri kabul etmiyor. R de, bir sınıf etiketi C (bir faktör) ve iki ölçüm, M1 ve M2 içeren bir veri çerçevem ​​var . Her sınıfta M1 ve M2 arasındaki korelasyonu …

17 r  correlation 

Soru için cevap phi, Matthews ve Pearson korelasyon katsayıları arasındaki İlişki? üç katsayı yönteminin hepsinin eşdeğer olduğunu gösterir. İstatistiklerden değilim, bu yüzden kolay bir soru olmalı. Matthews makalesi (www.sciencedirect.com/science/article/pii/0005279575901099) aşağıdakileri açıklar: "A correlation of: C = 1 indicates perfect agreement, C = 0 is expected for a prediction no better …

17 correlation  interpretation  pearson-r 

FactoMineRVeri ölçümlerimi gizli değişkenlere indirmek için kullanıyorum . Beni yorumlamak için yukarıdaki değişken haritası açıktır, ancak değişken Haritaya bakmak değişkenler ve bileşen 1 arasında derneklere geldiğinde karıştı, ddpve covçok yakın haritasındaki bileşenlerle ve ddpAbsbiraz daha fazla uzakta. Ancak, korelasyonların gösterdiği şey bu değildir: $Dim.1 $Dim.1$quanti correlation p.value jittAbs 0.9388158 1.166116e-11 …

17 correlation  pca  factor-analysis  association-measure  biplot 

Korelasyonun nedensellik değil, ilişkinin gücü ve yönü olduğunu biliyorum. Basit doğrusal regresyon nedenselliği ima eder mi? Yoksa bunun için çıkarımsal (t testi, vb.) Bir istatistiksel test gerekli midir?

17 regression  correlation  causality 

Birkaç gün önce, bir psikolog araştırmacım bana doğrusal regresyon modeline değişken seçme yöntemini anlattı. Sanırım iyi değil, ama emin olmak için bir başkasına sormam gerekiyor. Yöntem: Tüm değişkenler (Bağımlı Değişken Y dahil) arasındaki korelasyon matrisine bakın ve X'leri en çok Y ile ilişkilendiren bu yordayıcıları seçin. Herhangi bir kriterden bahsetmedi. …

17 regression  correlation  model-selection 

Bu 3 önlem arasında herhangi bir ilişki olup olmadığını merak ediyorum. Tanımlara atıfta bulunarak aralarında bağlantı kuramıyorum (muhtemelen bu tanımlara yeniyim ve onları kavramak için biraz zorlanıyorum). Kosinüs benzerliğinin aralığının 0 - 1 arasında olabileceğini ve pearson korelasyonunun -1 ila 1 arasında olabileceğini biliyorum ve z skorunun aralığında emin değilim. …

17 correlation  z-score  cosine-similarity 

Her şeyden önce şunu sormuyorum: Sıfır korelasyon neden bağımsızlık anlamına gelmez? Burada (oldukça güzel) burada ele alınmaktadır : /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence Sorduğum şey tam tersi ... iki değişkenin birbirinden tamamen bağımsız olduğunu söyleyin. Kazayla küçük bir korelasyonları olamaz mı? Olmamalı mıydı ... bağımsızlık ÇOK KÜÇÜK korelasyonu ima eder mi?

16 correlation  mathematical-statistics  covariance  independence 

Üç , ve vektörü verildiğinde , ve , ve ve ve arasındaki korelasyonların hepsinin negatif olması mümkün müdür ? Yani bu mümkün mü?aaabbbcccaaabbbaaacccbbbccc corr(a,b)&lt;0corr(a,c)&lt;0corr(b,c)&lt;0corr(a,b)&lt;0corr(a,c)&lt;0corr(b,c)&lt;0\begin{align} \text{corr}(a,b) < 0\\ \text{corr}(a,c) < 0 \\ \text{corr}(b,c) < 0\\ \end{align}

16 correlation  correlation-matrix 

Bu iddia, bu sorunun . 'Neden' sorusunun yeni bir iş parçacığı gerektirmesi bakımından yeterince farklı olduğunu düşünüyorum. Google'ın "kapsamlı ilişkilendirme ölçüsü" nü aramak isabet vermedi ve bu ifadenin ne anlama geldiğinden emin değilim.

16 correlation  normal-distribution  pearson-r  multivariate-normal 

İstatistik alanında değilim. Rank Korelasyon Katsayıları hakkında okurken "bağlı veri" kelimesini gördüm. Bağlı veriler nedir? Bağlı verilere örnek nedir?

16 correlation  nonparametric  ranks 

Verilen X1X1X_1 ve X2X2X_2 korelasyon katsayısı ile normal rasgele değişkenler ρρ\rho nasıl lognormal rasgele değişkenler aşağıdaki arasındaki korelasyonu bulurum, Y1Y1Y_1 ve Y2Y2Y_2 ? Y1=a1exp(μ1T+T−−√X1)Y1=a1exp⁡(μ1T+TX1)Y_1 = a_1 \exp(\mu_1 T + \sqrt{T}X_1) Y2=a2exp(μ2T+T−−√X2)Y2=a2exp⁡(μ2T+TX2)Y_2 = a_2 \exp(\mu_2 T + \sqrt{T}X_2) Şimdi, eğer X1=σ1Z1X1=σ1Z1X_1 = \sigma_1 Z_1 ve X2=σ1Z2X2=σ1Z2X_2 = \sigma_1 Z_2 , burada …

16 correlation  random-variable  lognormal 

Permütasyon testleri (randomizasyon testi, yeniden randomizasyon testi veya kesin test olarak da adlandırılır) çok faydalıdır ve örneğin normal dağıtım varsayımı t-testkarşılanmadığında ve değerlerin parametrik olmayan test Mann-Whitney-U-test, daha fazla bilginin kaybolmasına neden olur. Bununla birlikte, bu tür bir test kullanılırken bir ve sadece bir varsayım göz ardı edilmemelidir, örneklerin sıfır …

16 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

Doğrusal modellerde, açıklayıcı değişkenler arasında bir ilişki olup olmadığını kontrol etmeliyiz. Eğer çok fazla korelasyon gösterirlerse, o zaman eşbiçimlilik vardır (yani, değişkenler kısmen birbirlerini açıklar). Şu anda sadece açıklayıcı değişkenlerin her biri arasındaki ikili korelasyona bakıyorum. Soru 1: Çok fazla korelasyon olarak ne sınıflandırır? Örneğin, 0.5 arası bir Pearson korelasyonu …

16 correlation  linear-model  multicollinearity 

İki ilişkili rasgele değişkeni örneklemek için bazı teknikler nelerdir: olasılık dağılımları parametrelendirildiyse (örn. log-normal) parametrik olmayan dağılımları varsa. Veriler, sıfır olmayan korelasyon katsayılarını hesaplayabildiğimiz iki zaman serisidir. Tarihsel korelasyon ve zaman serileri CDF'sinin sabit olduğunu varsayarak bu verileri gelecekte simüle etmek istiyoruz. Durum (2) için, 1-B analogu CDF'yi ve ondan …

16 correlation  sampling  monte-carlo  stochastic-processes  copula 

Pearson korelasyon formülünü anlamama yardımcı olabilecek biri var mı? örnek = ve değişkenlerinin standart puanlarının ürünlerinin ortalaması .rrrXXXYYY Neden ve standartlaştırmaları gerektiğini anlıyorum , ama her iki z skorunun ürünlerini nasıl anlayabilirim? YXXXYYY Bu formüle "ürün-moment korelasyon katsayısı" da denir, ancak ürün eyleminin mantığı nedir? Sorumu açıklığa kavuşturabildiğimden emin değilim, …

15 correlation  descriptive-statistics  pearson-r