«correlation» 태그된 질문

사람들이 특정 스마일을 사용하여 자신의 출신 국을 대표하고 입국 한 것을 선택하는 설문 조사가 이루어졌습니다. 텍스트 응답을 숫자로 코딩했습니다. 사람들이 어디에서 왔으며 그들이 선택한 표현 사이의 상관 관계 수준을 확인하려면 어떤 형태의 분석을 사용해야합니까 (SPSS에서 선호)?

11 correlation  spss  categorical-data 

면책 조항 : 이것은 숙제 프로젝트입니다. 나는 여러 변수에 따라 다이아몬드 가격에 가장 적합한 모델을 만들려고 노력하고 있으며 지금까지 꽤 좋은 모델을 가지고있는 것 같습니다. 그러나 분명히 공선 인 두 가지 변수가 있습니다. >with(diamonds, cor(data.frame(Table, Depth, Carat.Weight))) Table Depth Carat.Weight Table 1.00000000 -0.41035485 0.05237998 Depth -0.41035485 1.00000000 0.01779489 Carat.Weight 0.05237998 …

11 regression  correlation  self-study  model-selection  multicollinearity 

FA ( 전통적, 선형) 요인 분석 (FA), 특히 FA 이전 (및 가능하게는 이후에) 가정 을 실제로 이해했는지 확인하고 싶습니다 . 일부 데이터는 초기에 상관 관계가 있어야하며 데이터간에 선형 관계가있을 수 있습니다. 요인 분석을 수행 한 후에는 데이터가 정규 분포 (각 쌍에 대한 이변 량 분포)로 분포되며 요인 (공통 및 특정) …

11 correlation  factor-analysis  assumptions  dimensionality-reduction 

일반적으로 은 Fisher 로 변환되어 두 r 값 간의 차이를 테스트 합니다. 그러나 메타 분석을 수행 할 때 왜 그러한 단계를 수행해야합니까? 측정 오차 또는 비 샘플링 오차를 수정합니까? r 이 모집단 상관의 불완전한 추정 이라고 가정해야하는 이유는 무엇입니까?rrrzzzrrrrrr

11 correlation  variance  sampling  meta-analysis 

비즈니스 소유자 (또는 마케팅 또는 산점도를 이해하는 사람)에게 두 가지 변수의 산점도를 표시한다고 가정 해 보겠습니다. 광고 수 대 지난 5 년간 한 달에 한 달에 제품 판매 수 (또는 다른 시간 척도) 더 많은 샘플을 가지고 있습니다. 이제 산포도를보고 상관 계수 (corr)는 다음과 같습니다. 1 또는 0.5 또는 0.11 …

11 correlation  mathematical-statistics 

이고 이고 인 회귀 모델이 있는데 , 의 상관 계수가 있습니다.와이= a + b XY=a+bXY = a + bXa = 1.6a=1.6a = 1.6b = 0.4b=0.4b=0.4r = 0.60302아르 자형=0.60302r = 0.60302 경우 및 다음 주위 전환 방정식이된다 및 , 그것은 또한 갖는다 값 .엑스엑스X와이와이Y엑스= c + d와이엑스=씨+디와이X = c + dYc …

11 correlation  regression-coefficients 

불균형 분산 (웰치 검정)을 사용하는 2- 표본 t- 검정의 베이지안 대응 부분을 찾고 있습니다. 또한 Hotelling의 T 통계와 같은 다변량 검정을 찾고 있습니다. 참조 감사합니다. 다변량 사례의 경우 및 이 있다고 가정합니다 . 여기서 (resp z i )는 표본 평균, 표본 표준 편차 및 점 수에 대한 바로 가기입니다 . …

11 correlation  bayesian  t-test  heteroscedasticity 

종이에서 나는 내가 확률 변수 모델을 작성했습니다 와 보다는 와 효과적으로 할 때 발생하는 문제를 제거하는 와 높은 상관 관계하고 (그들은 내 응용 프로그램에있는 것처럼) 동일한 분산을 가지고 있습니다. 심판은 내가 참조를하기를 원한다. 쉽게 증명할 수는 있지만 응용 프로그램 저널은 간단한 수학 파생에 대한 참조를 선호합니다.X − Y X Y …

11 correlation  multicollinearity 

첫해 학생들과 간단한 선형 상관 관계를 (시각적으로) 설명하는 방법을 찾고 있습니다. 시각화하는 고전적인 방법은 직선 회귀선이있는 Y ~ X 산점도를 제공하는 것입니다. 최근에, 나는 플롯 3에 더 많은 이미지를 추가 하여이 유형의 그래픽을 확장한다는 아이디어를 얻었습니다 .y ~ 1, y ~ x, resid (y ~ x) ~ x의 마지막 잔차 …

11 r  data-visualization  regression  correlation 

MANOVA의 종속 변수는 "너무 강하게 상관되지 않아야"합니다. 그러나 상관 관계가 너무 강합니까? 이 문제에 대한 사람들의 의견을 얻는 것이 흥미로울 것입니다. 예를 들어 다음과 같은 상황에서 MANOVA를 진행 하시겠습니까? Y1 및 Y2는 및 와 상관 관계가있다p &lt; 0.005r = 0.3아르 자형=0.3r=0.3p &lt; 0.005피&lt;0.005p<0.005 Y1 및 Y2는 및 와 상관됩니다.p = …

11 correlation  anova  multivariate-analysis  rule-of-thumb  manova 

설문 조사에서 다른 질문에 대한 답변 사이의 상관 관계를 찾고 있습니다 ( "음, 11 번 질문에 대한 답변이 78 번 질문에 대한 답변과 관련이 있는지 살펴 보겠습니다"). 모든 답변은 범주 형 (대부분 "매우 불행"에서 "매우 행복"까지)이지만 일부 답변에는 다른 답변이 있습니다. 대부분은 서수로 간주 될 수 있으므로이 경우를 고려해 보겠습니다. …

11 r  correlation  categorical-data  data-visualization 

두 개의 비 독립적 랜덤 변수가 있고 너무 많은 "신호"를 잃지 않고 가능한 한 변수 간의 공분산을 줄이고 싶다고 가정하면 센터링이 도움이됩니까? 나는 중심화가 의미있는 요인으로 상관 관계를 줄인다는 것을 어딘가 읽었으므로 공분산에 대해서도 동일하게 수행해야한다고 생각합니다.

11 correlation  covariance  random-vector 

확률 분포가 인 nnn 랜덤 변수 주어지면 상관 행렬 는 양의 반정의, 즉 고유 값입니다. 양수 또는 0입니다.XiXiX_iP(X1,…,Xn)P(X1,…,Xn)P(X_1,\ldots,X_n)Cij=E[XiXj]−E[Xi]E[Xj]Cij=E[XiXj]−E[Xi]E[Xj]C_{ij}=E[X_i X_j]-E[X_i]E[X_j] 가 제로 고유 값 을 갖기에 필요하거나 충분한 의 조건에 관심 이 있습니다 . : 예를 들어, 충분 조건은 확률 변수가 독립적이지 점이다 진짜 숫자 . 예를 들어, 다음 되고 고유 …

11 correlation 

mgcv에 대한 패키지는 R텐서 제품의 상호 작용을 피팅에 대한 두 가지 기능이 있습니다 : te()와 ti(). 나는 둘 사이의 기본 노동 분열을 이해한다 (비선형 상호 작용에 적합하고이 상호 작용을 주요 효과와 상호 작용으로 분해). 내가 이해할 수없는 것은 왜 te(x1, x2)와 ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)(약간) 다른 결과가 발생할 …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

가 에 균일하게 분포되어 있다고 가정 합니다. 및 이라고하자 . 와 의 상관 이 0 임을 보여줍니다 .XXX[0,2π][0,2π][0, 2\pi]Y=sinXY=sin⁡XY = \sin XZ=cosXZ=cos⁡XZ = \cos XYYYZZZ 사인과 코사인의 표준 편차와 공분산을 알아야 할 것 같습니다. 이것을 어떻게 계산할 수 있습니까? 에 균일 한 분포가 있고 변환 된 변수 및 가 있다고 …

11 correlation  variance  random-variable  expected-value