«correlation» 태그된 질문

특정 상관 관계로 임의의 숫자 쌍을 생성하고 싶습니다. 그러나 균일 변수의 선형 조합이 더 이상 균일하게 분포 된 변수가 아니기 때문에 두 정규 변수의 선형 조합을 사용하는 일반적인 방법은 여기서 유효하지 않습니다. 두 변수가 균일해야합니다. 주어진 상관 관계로 균일 한 변수 쌍을 생성하는 방법에 대한 아이디어가 있습니까?

14 correlation  random-generation  uniform 

특이 치를 탐지하는 간단한 방법이 있는지 궁금합니다. 기본적으로 응답자가 일주일 동안 신체 활동에 참여한 횟수와 일주일 동안 집 밖에서 먹는 횟수 (패스트 푸드) 사이의 상관 관계인 내 프로젝트 중 하나에 대해, 나는 산점도를 그렸습니다. 극단적 인 데이터 포인트. 산점도는 음의 상관 관계를 나타 냈습니다. 이는 가치 판단 (이러한 데이터 요소가 …

14 correlation  outliers 

이것은 부분 상관 관계가 어떻게 작동하는지에 대한 이해가 근본적으로 부족하다는 것을 보여줍니다. x, y, z라는 3 개의 변수가 있습니다. z를 제어하면 z가 제어되지 않은 경우 x와 y의 상관 관계가 x와 y의 상관 관계보다 증가합니다. 이게 말이 돼? 나는 세 번째 변수의 효과를 제어 할 때 상관 관계가 감소해야한다고 생각하는 경향이 …

14 correlation 

나는 두 개의 시계열 S와 T를 가지고 있습니다. 그들은 같은 주파수와 같은 길이를 가지고 있습니다. 나는 (R을 사용하여),이 쌍 사이의 상관 관계 (S와 T)를 계산하고 상관 관계의 중요성을 계산할 수 있기를 원하므로 상관 관계가 우연인지 여부를 결정할 수 있습니다. R에서 이것을하고 싶습니다. 시작하기 위해 포인터 / 골격 프레임 워크를 찾고 …

14 r  time-series  correlation 

컨텍스트 : 매개 변수로 표시되지 않는 산점도에 선을 그리려면에서를 사용 geom_smooth()하고 ggplot있습니다 R. 자동으로 반환 geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to change the smoothing method.내가 GAM이 일반화 된 첨가제 모델을 의미 …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

나는 거리 계산에 의해 특징 지워지는 거리 상관 관계 에 대해 wikipedia 페이지를 쳐다보고 있다. 계산을 할 수는 있지만 거리 상관 측정 이 무엇인지, 계산이 왜 그렇게 보이는지 이해하기 어려워합니다. 측정 거리를 이해하는 데 도움이되는 거리 상관 관계에 대한 직관적 인 특징이 있습니까? 나는 직관 을 요구하는 것이 다소 모호하다는 …

14 correlation  distance  intuition  distance-covariance 

두 예측 변수가 음의 상관 관계가있는 경우 세 번째 변수와 합계의 상관 관계에 대한 혼란스러운 결과가 나타납니다. 이러한 난처한 결과의 원인은 무엇입니까? 예 1 : 두 변수의 합과 세 번째 변수의 상관 아래 표시된 Guildford의 1965 년 텍스트의 427 페이지에있는 공식 16.23을 고려하십시오. 당황한 결과 : 두 변수가 .2를 세 …

13 correlation  multiple-regression 

제 생각에는 상관 된 입력 데이터는 신경망에서 과적 합을 가져와야합니다. 왜냐하면 네트워크는 데이터의 노이즈와 같은 상관 관계를 배우기 때문입니다. 이 올바른지?

13 correlation  neural-networks  overfitting 

p- 값을 사용하여 유의성에 대해 표본 상관 관계 을 테스트하려고합니다.아르 자형rr H0: ρ = 0 ,H1: ρ ≠ 0.H0:ρ=0,H1:ρ≠0.H_0: \rho = 0, \; H_1: \rho \neq 0. Fisher의 z- 변환을 사용하여 이것을 계산할 수 있음을 이해했습니다. 지o b s= n − 3−−−−−√2ln( 1 + r1 - r)zobs=n−32ln⁡(1+r1−r)z_{obs}= \displaystyle\frac{\sqrt{n-3}}{2}\ln\left(\displaystyle\frac{1+r}{1-r}\right) 에 의해 …

13 correlation  sample-size  fisher-transform 

5 점 척도로 측정 된 1000 개의 관측치와 50 개의 변수로 구성된 행렬이 있습니다. 이러한 변수는 그룹으로 구성되어 있지만 각 그룹에 같은 수의 변수가 없습니다. 두 가지 유형의 상관 관계를 계산하고 싶습니다. 변수 그룹 내에서의 상관 관계 (특성 중) : 변수 그룹 내의 변수가 동일한 것을 측정하는지 여부에 대한 일부 …

13 correlation  psychometrics  scales 

L1 정규 선형 회귀 피팅에 LARS [1] 사용과 좌표 하강 사용의 장단점은 무엇입니까? 나는 주로 퍼포먼스 측면에 관심이있다 (내 문제는 N수십만에서 p20 이하인 경향이있다 ). 그러나 다른 통찰력도 인정 될 것이다. 편집 : 내가 질문을 게시 한 후 chl은 Friedman 등의 논문 [2]에 좌표 하강이 다른 방법보다 상당히 빠른 것으로 …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

을 사용하여 모델 튜닝을 수행 caret했지만 gbm패키지를 사용하여 모델을 다시 실행했습니다 . caret패키지가 사용 gbm하고 출력이 동일해야한다는 것을 이해합니다 . 그러나 data(iris)RMSE와 R ^ 2를 평가 지표로 사용하면 약 5 %의 모델에서 불일치가 발생합니다. 부분 종속성 플롯을 사용 하기 위해 최적의 모델 성능을 찾고 caret싶지만 다시 실행 하고 싶습니다 gbm. …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

계층 적 클러스터링의 경우 두 개의 임의 변수 XXX 와 사이의 거리를 측정하기위한 다음 두 가지 "메트릭"(정확히 말하지는 않음)을 종종 볼 수 있습니다 YYY. 중 하나를 수행합니다. 하나는 삼각형 불평등을 충족 시키는가? 그렇다면 브 루트 포스 계산 이외의 다른 방법으로 어떻게 증명해야합니까? 측정 항목이 아닌 경우 간단한 카운터 예는 무엇입니까?\newcommand{\Cor}{\mathrm{Cor}} …

13 correlation  clustering  distance  metric 

제목에 관해서는 연속 변수와 범주 변수 사이의 "상관 관계"( "B를 알고있을 때 A에 대해 얼마나 많이 알고 있는지"로 정의)를 추정하기 위해 MI 이후에 MI 이후에 상호 정보를 사용하는 것이 좋습니다. 잠시 후에이 문제에 대한 의견을 말씀 드리지만 , 유용한 정보가 포함 된 CrossValidated에 대한이 다른 질문 / 답변 을 읽어 …

13 correlation  information-theory  mutual-information 

phi와 Matthews 상관 계수는 동일한 개념입니까? 두 이진 변수에 대한 Pearson 상관 계수와 어떻게 관련이 있습니까? 이진 값이 0과 1이라고 가정합니다. 두 Bernoulli 랜덤 변수 와 간의 Pearson 상관 관계 는 다음 과 같습니다.y엑스xx와이yy ρ=E[(x−E[x])(y−E[y])]Var[x]Var[y]−−−−−−−−−−√=E[xy]−E[x]E[y]Var[x]Var[y]−−−−−−−−−−√=n11n−n1∙n∙1n0∙n1∙n∙0n∙1−−−−−−−−−−√ρ=E[(x−E[x])(y−E[y])]Var[x]Var[y]=E[xy]−E[x]E[y]Var[x]Var[y]=n11n−n1∙n∙1n0∙n1∙n∙0n∙1 \rho = \frac{\mathbb{E} [(x - \mathbb{E}[x])(y - \mathbb{E}[y])]} {\sqrt{\text{Var}[x] \, \text{Var}[y]}} = \frac{\mathbb{E} [xy] - …

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