Statystyki i duże zbiory danych correlation

6

Zablokowana . To pytanie i odpowiedzi są zablokowane, ponieważ pytanie jest nie na temat, ale ma znaczenie historyczne. Obecnie nie akceptuje nowych odpowiedzi ani interakcji. W R mam ramkę danych zawierającą etykietę klasy C (współczynnik) i dwa pomiary, M1 i M2 . Jak obliczyć korelację między M1 i M2 w …

17 r correlation

2

Jak interpretować współczynnik korelacji Matthewsa (MCC)?

Odpowiedź na pytanie Związek między współczynnikami korelacji phi, Matthewsa i Pearsona? pokazuje, że wszystkie trzy współczynniki są równoważne. Nie jestem ze statystyk, więc powinno to być łatwe pytanie. Artykuł Matthewsa (www.sciencedirect.com/science/article/pii/0005279575901099) opisuje, co następuje: "A correlation of: C = 1 indicates perfect agreement, C = 0 is expected for a …

17 correlation interpretation pearson-r

1

Jaka jest właściwa miara asocjacji zmiennej ze składnikiem PCA (na biplocie / wykresie ładowania)?

Używam FactoMineRdo zredukowania mojego zestawu danych pomiarów do ukrytych zmiennych. Powyższa mapa zmiennych jest dla mnie jasna do interpretacji, ale jestem zdezorientowany, jeśli chodzi o powiązania między zmiennymi a składnikiem 1. Patrząc na mapę zmiennych ddpi covjest ona bardzo blisko komponentu na mapie i ddpAbsjest nieco dalej z dala. Ale …

17 correlation pca factor-analysis association-measure biplot

7

Czy prosta regresja liniowa oznacza związek przyczynowy?

Wiem, że korelacja nie oznacza związku przyczynowego, ale siłę i kierunek związku. Czy prosta regresja liniowa oznacza związek przyczynowy? Czy jest do tego wymagany test wnioskowania (test t itp.)?

17 regression correlation causality

2

Czy stosowanie macierzy korelacji do wybierania predyktorów regresji jest prawidłowe?

Kilka dni temu mój psycholog-badacz powiedział mi o swojej metodzie wyboru zmiennych do modelu regresji liniowej. Chyba nie jest dobrze, ale muszę poprosić kogoś innego, żeby się upewnić. Metoda jest następująca: Spójrz na macierz korelacji między wszystkimi zmiennymi (w tym zmienną zależną Y) i wybierz te predyktory X, które najbardziej …

17 regression correlation model-selection

1

Czy istnieje związek między podobieństwem cosinusa, korelacją Pearsona i wynikiem Z?

Zastanawiam się, czy istnieje jakikolwiek związek między tymi 3 miarami. Nie mogę nawiązać między nimi połączenia, odwołując się do definicji (być może dlatego, że jestem nowy w tych definicjach i mam trudności z ich złapaniem). Wiem, że zakres podobieństwa cosinus może wynosić od 0 do 1, i że korelacja Pearsona …

17 correlation z-score cosine-similarity

4

Dlaczego niezależność oznacza zerową korelację?

Przede wszystkim nie pytam o to: Dlaczego zerowa korelacja nie oznacza niezależności? Jest to rozwiązane (raczej ładnie) tutaj: /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence Pytam o coś przeciwnego ... powiedzmy, że dwie zmienne są całkowicie niezależne od siebie. Czy nie mogliby przez przypadek mieć odrobinę korelacji? Czy nie powinno być ... niezależność oznacza BARDZO MAŁĄ …

16 correlation mathematical-statistics covariance independence

4

Czy to możliwe, że wszystkie 3 wektory mają ujemne korelacje par?

Biorąc pod uwagę trzy wektory , i , jest możliwe, że korelacja pomiędzy i , i i i są negatywne? Czy to możliwe?b c a b a c b caaabbbcccaaabbbaaacccbbbccc corr ( a , b ) < 0corr(a,c)<0corr(b,c)<0corr(a,b)<0corr(a,c)<0corr(b,c)<0\begin{align} \text{corr}(a,b) < 0\\ \text{corr}(a,c) < 0 \\ \text{corr}(b,c) < 0\\ \end{align}

16 correlation correlation-matrix

2

Dlaczego ρ Pearsona jest wyczerpującym miernikiem asocjacji, jeśli rozkład połączeń jest normalny dla wielu zmiennych?

To stwierdzenie zostało podniesione w pierwszej odpowiedzi na to pytanie . Myślę, że pytanie „dlaczego” jest wystarczająco inne, że uzasadnia nowy wątek. Google „wyczerpująca miara skojarzeń” nie przyniosła żadnych trafień i nie jestem pewien, co oznacza to wyrażenie.

16 correlation normal-distribution pearson-r multivariate-normal

4

Co to są powiązane dane w kontekście współczynnika korelacji rang?

Nie jestem w dziedzinie statystyki. Podczas czytania o współczynnikach korelacji rang widziałem słowo „powiązane dane”. Co to są powiązane dane? Jaki jest przykład powiązanych danych?

16 correlation nonparametric ranks

1

Korelacja losowych zmiennych logarytmicznych

Biorąc pod uwagę normalne zmienne losowe X1X1X_1 i X2X2X_2 ze współczynnikiem korelacji ρρ\rho , jak znaleźć korelację między kolejnymi logarytmicznymi zmiennymi losowymi Y1Y1Y_1 i 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) Teraz, jeśli X1=σ1Z1X1=σ1Z1X_1 = \sigma_1 Z_1 i X2=σ1Z2X2=σ1Z2X_2 = \sigma_1 …

16 correlation random-variable lognormal

3

Kiedy możemy mówić o kolinearności

W modelach liniowych musimy sprawdzić, czy istnieje relacja między zmiennymi objaśniającymi. Jeśli korelują one zbyt mocno, występuje kolinearność (tzn. Zmienne częściowo się wyjaśniają). Właśnie patrzę właśnie na korelację par pomiędzy każdą z zmiennych objaśniających. Pytanie 1: Co klasyfikuje jako zbyt dużą korelację? Na przykład, czy korelacja Pearsona o 0,5 jest …

16 correlation linear-model multicollinearity

2

Jakie są techniki próbkowania dwóch skorelowanych zmiennych losowych?

Jakie są techniki próbkowania dwóch skorelowanych zmiennych losowych: jeśli ich rozkłady prawdopodobieństwa są sparametryzowane (np. log-normal) jeśli mają rozkłady nieparametryczne. Dane są dwoma szeregami czasowymi, dla których możemy obliczyć niezerowe współczynniki korelacji. Chcemy symulować te dane w przyszłości, zakładając, że historyczna korelacja i szeregi czasowe CDF są stałe. W przypadku …

16 correlation sampling monte-carlo stochastic-processes copula

1

Jaka intuicja kryje się za wymiennymi próbkami pod hipotezą zerową?

Testy permutacyjne (zwane również testem randomizacji, testem ponownej randomizacji lub testem dokładnym) są bardzo przydatne i przydają się, gdy t-testnie jest spełnione założenie o rozkładzie normalnym wymagane na przykład i gdy transformacja wartości przez ranking test nieparametryczny, Mann-Whitney-U-testktóry prowadziłby do utraty większej ilości informacji. Jednak nie należy zapominać o jednym …

15 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

1

Jak rozumieć formułę współczynnika korelacji?

Czy ktoś może mi pomóc zrozumieć formułę korelacji Pearsona? próbka rrr = średnia z produktów standardowych punktów zmiennych i .YXXXYYY Rozumiem, dlaczego muszą znormalizować i , ale jak zrozumieć produkty obu wyników Z? YXXXYYY Ta formuła jest również nazywana „współczynnikiem korelacji produktu z momentem”, ale jakie jest uzasadnienie działania produktu? …

15 correlation descriptive-statistics pearson-r

Pytania otagowane jako correlation