Pertanyaan yang diberi tag «correlation»

Saya bertanya-tanya, mungkinkah memiliki koefisien korelasi yang sangat kuat (katakanlah 0,9 atau lebih tinggi), dengan nilai p tinggi (katakanlah, 25 atau lebih tinggi)? Berikut ini contoh koefisien korelasi yang rendah, dengan nilai p tinggi: set.seed(10) y <- rnorm(100) x <- rnorm(100)+.1*y cor.test(x,y) cor = 0,03908927, p = 0,6994 Koefisien korelasi …

21 r  hypothesis-testing  correlation 

Saya ingin sepenuhnya memahami gagasan menggambarkan jumlah variasi antar variabel. Setiap penjelasan web sedikit mekanis dan tumpul. Saya ingin "mendapatkan" konsepnya, bukan hanya menggunakan angka secara mekanis.r2r2r^2 Misalnya: Jam belajar vs skor tes rrr = .8 r2r2r^2 = .64 So, what does this mean? 64% of the variability of test …

21 regression  correlation  variance 

Saya bertanya-tanya apakah mungkin untuk menghasilkan variabel binomial acak berkorelasi mengikuti pendekatan transformasi linier? Di bawah ini, saya mencoba sesuatu yang sederhana dalam R dan menghasilkan beberapa korelasi. Tapi saya bertanya-tanya apakah ada cara berprinsip untuk melakukan ini? X1 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X2 = rbinom(1e4, 6, .5) ; …

21 r  correlation  binomial  random-generation  bernoulli-distribution 

Koefisien korelasi biasanya ditulis dengan huruf kapital tetapi terkadang tidak. Saya ingin tahu apakah benar-benar ada perbedaan antara dan ? Dapatkah berarti sesuatu yang lain daripada koefisien korelasi?RRRr2r2r^2R2R2R^2rrr

21 correlation  terminology  r-squared 

Setelah melakukan analisis komponen utama (PCA), saya ingin memproyeksikan vektor baru ke ruang PCA (yaitu menemukan koordinatnya dalam sistem koordinat PCA). Saya telah menghitung PCA dalam bahasa R menggunakan prcomp. Sekarang saya harus bisa mengalikan vektor saya dengan matriks rotasi PCA. Haruskah komponen utama dalam matriks ini disusun dalam baris …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

Saya memiliki dua variabel yang tidak menunjukkan banyak korelasi ketika diplot terhadap satu sama lain sebagaimana adanya, tetapi hubungan linier yang sangat jelas ketika saya memetakan log masing-masing variabel terhadap yang lain. Jadi saya akan berakhir dengan model tipe: log(Y)=alog(X)+blog⁡(Y)=alog⁡(X)+b\log(Y) = a \log(X) + b , yang sangat bagus secara …

20 regression  correlation  log 

Asumsikan adalah variabel acak kontinu dengan momen kedua terbatas. Versi populasi dari koefisien korelasi peringkat Spearman ρ_s dapat didefinisikan sebagai koefisien momen-produk Pearson dari probabilitas integral mengubah F_X (X) dan F_Y (Y) , di mana F_X, F_Y adalah cdf dari X dan Y , yaitu,X,YX,YX,Yρsρsρ_sFX(X)FX(X)F_X(X)FY(Y)FY(Y)F_Y(Y)FX,FYFX,FYF_X,F_YXXXYYY ρs(X,Y)=ρ(F(X),F(Y))ρs(X,Y)=ρ(F(X),F(Y))ρ_s(X,Y)=ρ(F(X),F(Y)) . Saya bertanya-tanya apakah …

20 correlation  pearson-r  spearman-rho 

Data untuk beberapa jenis variabel cenderung tidak normal ketika diukur dalam populasi tertentu (misalnya tingkat depresi pada populasi orang dengan Gangguan Depresif Utama). Mengingat bahwa Pearson mengasumsikan normal, seberapa kuat statistik uji dalam kondisi non-normal? Saya memiliki sejumlah variabel yang saya ingin koefisien korelasi, tetapi kemiringan Z untuk beberapa variabel …

20 correlation 

Katakanlah saya menguji bagaimana variabel Ybergantung pada variabel Xdalam kondisi eksperimental yang berbeda dan mendapatkan grafik berikut: Garis putus-putus pada grafik di atas menunjukkan regresi linier untuk setiap seri data (pengaturan eksperimental) dan angka-angka dalam legenda menunjukkan korelasi Pearson dari setiap seri data. Saya ingin menghitung "korelasi rata-rata" (atau "korelasi …

20 regression  correlation  mean  average 

Presisi didefinisikan sebagai: p = true positives / (true positives + false positives) Apakah benar bahwa, sebagai true positivesdan false positivespendekatan 0, presisi mendekati 1? Pertanyaan yang sama untuk diingat: r = true positives / (true positives + false negatives) Saat ini saya sedang menerapkan tes statistik di mana saya …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

Baru-baru ini, saya membaca dua artikel. Yang pertama adalah tentang sejarah korelasi dan yang kedua adalah tentang metode baru yang disebut Maximal Information Coefficient (MIC). Saya butuh bantuan Anda untuk memahami metode MIC untuk memperkirakan korelasi non-linear antara variabel. Selain itu, Instruksi penggunaannya dalam R dapat ditemukan di situs web …

20 correlation  nonparametric  bioinformatics  information-theory  mutual-information 

Dari halaman Wikipedia yang berjudul korelasi tidak menyiratkan hubungan sebab akibat , Untuk dua peristiwa berkorelasi, A dan B, hubungan yang mungkin berbeda meliputi: A menyebabkan B (penyebab langsung); B menyebabkan A (penyebab terbalik); A dan B adalah konsekuensi dari penyebab umum, tetapi tidak menyebabkan satu sama lain; A dan …

19 correlation  causality 

Saya menggunakan dekomposisi Cholesky untuk mensimulasikan variabel acak berkorelasi diberi matriks korelasi. Masalahnya, hasilnya tidak pernah mereproduksi struktur korelasi seperti yang diberikan. Berikut ini adalah contoh kecil dalam Python untuk menggambarkan situasi. import numpy as np n_obs = 10000 means = [1, 2, 3] sds = [1, 2, 3] # …

19 correlation  random-generation  cholesky 

Jika kita memiliki 2 variabel acak normal, tidak berkorelasi maka kita dapat membuat 2 variabel acak berkorelasi dengan rumusX1,X2X1,X2X_1, X_2 Y=ρX1+1−ρ2−−−−−√X2Y=ρX1+1−ρ2X2Y=\rho X_1+ \sqrt{1-\rho^2} X_2 dan kemudian akan memiliki korelasi dengan .ρ X 1YYYρρ\rhoX1X1X_1 Adakah yang bisa menjelaskan dari mana formula ini berasal?

19 correlation  normal-distribution  covariance 

Saya mencoba untuk menghasilkan urutan acak berkorelasi dengan mean = 000 , varians = 111 , koefisien korelasi = 0.80.80.8 . Dalam kode di bawah ini, saya menggunakan s1& s2sebagai standar deviasi, dan m1& m2sebagai sarana. p = 0.8 u = randn(1, n) v = randn(1, n) x = s1 …

19 correlation  matlab  random-generation  correlation-matrix