«correlation» 태그된 질문

나는이 질문이 10 억 번 요청되었음을 알고 있으므로 온라인을 살펴본 후 두 변수 사이의 상관 관계가 원인을 암시하지 않는다는 것을 완전히 확신합니다. 오늘의 통계 강의 중 하나에서 물리학의 통계 강의의 중요성에 대해 물리학 자의 초청 강의를했습니다. 그는 놀라운 진술을 말했다. 변수 중 하나가 시간 인 경우를 제외하고 상관 관계는 인과 …

41 correlation  mathematical-statistics  causality 

두 변수의 상관 관계가 0 인 경우 왜 반드시 독립적이지 않습니까? 특수한 상황에서 제로 상관 변수가 독립적입니까? 가능하다면 고도로 기술적 인 설명이 아닌 직관적 인 설명을 찾고 있습니다.

41 correlation  independence 

연속 형 (종속 변수)과 범주 형 (명목 : 성별, 독립 변수) 변수 사이의 상관 관계를 찾고 싶습니다. 연속 데이터는 정상적으로 배포되지 않습니다. 이전에는 Spearman 's 사용하여 계산했습니다 . 그러나 나는 그것이 옳지 않다는 말을 들었다.ρρ\rho 인터넷에서 검색하는 동안 상자 그림이 얼마나 관련되어 있는지 알 수 있습니다. 그러나 Pearson의 제품 모멘트 …

40 correlation  categorical-data  descriptive-statistics  biostatistics  spearman-rho 

하자 내가 두 개의 1 차원 배열이 있다고 1 과 2 . 각 데이터 포인트는 100 개입니다. 1 실제 데이터이며 2 모델 예측이다. 이 경우 R 2 값은 다음과 같습니다. R 2 = 1 − S S r e s에이1a1a_1에이2a2a_2에이1a1a_1에이2a2a_2아르 자형2R2R^2아르 자형2= 1 - S에스r e s에스에스t O t ( …

39 correlation  r-squared 

다음 그림에서 와 의 관계는 무엇입니까 ? 내 생각에는 부정적인 선형 관계가 있지만, 특이 치가 많기 때문에 관계가 매우 약합니다. 내가 맞아? 산점도를 어떻게 설명 할 수 있는지 배우고 싶습니다.XYYYXXX

38 self-study  correlation  scatterplot 

랜덤 포레스트와 매우 랜덤 화 된 트리는 랜덤 포레스트에있는 트리의 분할이 결정론적인 반면, 매우 랜덤 화 된 트리의 경우에는 랜덤이라는 점에서 차이가 있음을 이해했습니다. 현재 트리에 대해 선택된 변수에서 임의의 균일 분할 중). 그러나 나는 다양한 상황 에서이 다른 분열의 영향을 완전히 이해하지 못합니다. 편향 / 분산 측면에서 어떻게 비교합니까? …

38 machine-learning  correlation  references  random-forest 

나는 이것이 상당히 구체적인 R질문 이라는 것을 알고 있지만, R ^ 2 설명 된 비율 분산에 대해 R2R2R^2잘못 생각하고있을 수 있습니다 . 간다 R패키지 를 사용하려고 합니다 randomForest. 훈련 데이터와 테스트 데이터가 있습니다. 임의 포리스트 모델에 적합하면이 randomForest기능을 통해 테스트 할 새 테스트 데이터를 입력 할 수 있습니다. 그런 다음이 …

38 r  correlation  predictive-models  random-forest  r-squared 

Mantel의 시험 은 생물학적 연구 , 예를 들어, 유전 적 관련성, 침략 속도 또는 다른 특성과 동물의 공간 분포 (공간에서의 위치) 사이의 상관 관계를 조사하기 위해 생물학적 연구에서 널리 사용됩니다 . 많은 좋은 저널들이 그것을 사용하고 있습니다 ( PNAS, Animal Behaviour, Molecular Ecology ... ). 자연에서 발생할 수있는 몇 가지 …

36 r  correlation  spatial  pattern-recognition 

I는 최근에 실현 화합물 대칭의 혼합 모델의 상호 연관 구조를 설정할 때 임의의 요소와 고정 요소와 다른 요소로만 피사체 혼합 모델은 ANOVA에 해당된다. 그러므로 나는 혼합 된 (즉, split-plot) 분산 분석의 맥락에서 복합 대칭이 무엇을 의미하는지 알고 싶습니다. 복합 대칭 외에도 lme다음과 같은 다른 유형의 상관 구조를 제공합니다. corSymm 추가 …

35 correlation  anova  mixed-model  lme4-nlme 

X와 Y는 상관되지 않습니다 (-.01). 그러나 X를 Y를 예측하는 다중 회귀 분석에 배치 할 때 3 개 (A, B, C) 다른 (관련) 변수와 함께 X와 2 개의 다른 변수 (A, B)는 Y의 중요한 예측 변수입니다. A, B) 변수는 회귀 외부의 Y와 유의 한 상관 관계가 있습니다. 이러한 결과를 어떻게 해석해야합니까? …

34 regression  correlation  interpretation  causality 

사랑하는 여러분, 제가 설명 할 수없는 이상한 것을 발견했습니다. 요약 : 로지스틱 회귀 모델에서 신뢰 구간을 계산하는 수동 방법과 R 함수 confint()는 다른 결과를 제공합니다. Hosmer & Lemeshow의 Applied Logistic Regression (2 판)을 진행했습니다. 세 번째 장에는 승산 비와 95 % 신뢰 구간을 계산하는 예가 있습니다. R을 사용하면 모델을 쉽게 …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

종속 변수 곱의 분산에 대한 공식은 무엇입니까? 독립 변수의 경우 공식은 간단합니다. var(XY)=E(X2Y2)−E(XY)2=var(X)var(Y)+var(X)E(Y)2+var(Y)E(X)2var(XY)=E(X2Y2)−E(XY)2=var(X)var(Y)+var(X)E(Y)2+var(Y)E(X)2 {\rm var}(XY) = E(X^{2}Y^{2}) - E(XY)^{2} = {\rm var}(X){\rm var}(Y) + {\rm var}(X)E(Y)^2 + {\rm var}(Y)E(X)^2 그러나 상관 변수의 공식은 무엇입니까? 그런데 통계 데이터를 기반으로 상관 관계를 어떻게 찾을 수 있습니까?

31 correlation  variance 

나는 상관 관계가 원인이 아니라는 것을 이해한다 . 두 변수 사이에 높은 상관 관계가 있다고 가정합니다. 이 상관 관계가 실제로 인과 관계 때문인지 어떻게 확인합니까? 또는 어떤 조건 하에서 실험 데이터를 사용하여 둘 이상의 변수 간의 인과 관계를 추론 할 수 있습니까?

30 correlation  mathematical-statistics  causality 

예를 들어 내 문제를 설명하겠습니다. {나이, 성별, 국가, 지역, 도시}와 같은 속성이 주어진 개인의 소득을 예측한다고 가정합니다. 당신은 이와 같은 훈련 데이터 세트를 가지고 있습니다 train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, 50,51,101,38, 47,50,55,23)) train CountryID RegionID CityID Age …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

방금 다음 논문 인 Gene Expression Data에서 상관 관계있는 Biclusters 찾기 에 대한 주장을 복제하려고합니다 . 법안 4. . 우리는 :XIJ=RICTJXIJ=RICJTX_{IJ}=R_{I}C^{T}_{J} 나는. 경우 첨가제 모델과 완벽한 bicluster는 다음 열에 대한 상관 관계와 완벽한 bicluster이다; ii. 경우 첨가제 모델과 완벽한 bicluster는 다음 X_ {IJ는} 행에 대한 상관 관계와 완벽한 bicluster이다; iii. …

29 correlation  multivariate-analysis  svd