Pytania otagowane jako spearman-rho

Współczynnik korelacji rang Spearmana, zwykle oznaczany jako ρ, jest miarą zgodności między dwiema zmiennymi losowymi.

5
Korelacje między zmiennymi ciągłymi a jakościowymi (nominalnymi)
Chciałbym znaleźć korelację między zmienną ciągłą (zmienną zależną) a zmienną kategorialną (nominalna: płeć, zmienna niezależna). Dane ciągłe nie są zwykle dystrybuowane. Przedtem miałem obliczony go używając Spearmana . Powiedziano mi jednak, że to nie w porządku.ρρ\rho Podczas wyszukiwania w Internecie odkryłem, że wykres pudełkowy może dać wyobrażenie o tym, jak …
3
Jak porównują gamma Goodmana-Kruskala i korelacje tau Kendalla lub Spearmana rho?
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 …
3
Dlaczego Pearson jest parametryczny, a Spearman nieparametryczny
Najwyraźniej współczynnik korelacji Pearsona jest parametryczny, a współczynnik rho Spearmana nieparametryczny. Mam problem ze zrozumieniem tego. Jak rozumiem, Pearson jest obliczany jako a Spearman jest obliczany w ten sam sposób, z tym wyjątkiem, że zastępujemy wszystkie wartości ich szeregami.rx y= c o v ( X, Y)σxσyrxy=doov(X,Y)σxσy r_{xy} = \frac{cov(X,Y)}{\sigma_x\sigma_y} Wikipedia …
5
Jakie skuteczne metody korelacji są rzeczywiście stosowane?
Planuję przeprowadzić badanie symulacyjne, w którym porównuję wydajność kilku solidnych technik korelacji z różnymi rozkładami (wypaczonymi, z wartościami odstającymi itp.). Przez solidne rozumiem idealny przypadek bycia odpornym na a) wypaczone rozkłady, b) wartości odstające i c) ciężkie ogony. Wraz z korelacją Pearsona jako punktem odniesienia, myślałem o uwzględnieniu następujących bardziej …
1
Jakiej metody wielokrotnego porównania użyć w modelu Lmer: lsmeans czy glht?
Analizuję zestaw danych przy użyciu modelu efektów mieszanych z jednym ustalonym efektem (warunkiem) i dwoma efektami losowymi (uczestnik ze względu na projekt i parę wewnątrz przedmiotu). Model ten został wygenerowany z lme4pakietu: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Następnie wykonałem test współczynnika wiarygodności tego modelu względem modelu bez ustalonego efektu (warunku) i mam znaczącą różnicę. …
2
Kanoniczna analiza korelacji z korelacją rang
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 …
1
Jak poprawnie ocenić korelację między zmienną porządkową a zmienną ciągłą?
Chciałbym oszacować korelację między: Zmienna porządkowa: badani proszeni są o ocenę swoich preferencji dla 6 rodzajów owoców w skali 1-5 (od bardzo obrzydliwych do bardzo smacznych) Średnio badani używają tylko 3 punktów skali. Ciągła zmienna: ci sami badani proszeni są o szybką identyfikację tych owoców, co daje średnią dokładność dla …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.