W jakich przypadkach należy preferować jedno nad drugim? Znalazłem kogoś, kto twierdzi z korzyścią dla Kendall, z powodów pedagogicznych , czy są jeszcze inne powody?
W mojej pracy porównujemy przewidywane rankingi z prawdziwymi rankingami dla niektórych zestawów danych. Do niedawna korzystaliśmy z Kendall-Tau sam. Grupa pracująca nad podobnym projektem zasugerowała, że zamiast tego próbujemy użyć gammy Goodmana-Kruskala i wolą ją. Zastanawiałem się, jakie były różnice między różnymi algorytmami korelacji rang. Najlepszą, jaką znalazłem, była ta …
Może to pytanie jest naiwne, ale: Jeśli regresja liniowa jest ściśle związana ze współczynnikiem korelacji Pearsona, czy istnieją jakieś techniki regresji ściśle związane ze współczynnikami korelacji Kendalla i Spearmana?
Kanoniczna analiza korelacji (CCA) ma na celu maksymalizację zwykłej korelacji iloczynu Pearsona z momentem produktu (tj. Współczynnik korelacji liniowej) kombinacji liniowych dwóch zestawów danych. Rozważmy teraz fakt, że ten współczynnik korelacji mierzy tylko asocjacje liniowe - właśnie dlatego używamy na przykład współczynników korelacji Spearmana- lub Kendall- τ (ranga), które mierzą …
Wydaje się, że w przypadku zarządzania zamówionymi pomiarami badacze zwykle zajmują się korelacją polichoryczną . (Na przykład do wykonania matrycy przed wykonaniem analizy czynnikowej.) Dlaczego tak? Współczynnik korelacji rang Kendalla Tau i współczynnik korelacji rang Spearmana są również odpowiednie dla uporządkowanych danych. Wszelkie punkty „pro” i „contra” za te współczynniki …
Używamy plików cookie i innych technologii śledzenia w celu poprawy komfortu przeglądania naszej witryny, aby wyświetlać spersonalizowane treści i ukierunkowane reklamy, analizować ruch w naszej witrynie, i zrozumieć, skąd pochodzą nasi goście.
Kontynuując, wyrażasz zgodę na korzystanie z plików cookie i innych technologii śledzenia oraz potwierdzasz, że masz co najmniej 16 lat lub zgodę rodzica lub opiekuna.