«correlation» 태그된 질문

많은 테스트에서 p 값이 있으며 여러 테스트를 수정 한 후 실제로 중요한 것이 있는지 알고 싶습니다. 합병증 : 내 테스트는 독립적이지 않습니다. 내가 생각하고있는 방법 (Fisher 's Product Method의 변형, Zaykin et al., Genet Epidemiol , 2002)은 p 값 사이의 상관 관계가 필요합니다. 이 상관 관계를 추정하기 위해 현재 부트 …

24 correlation  multiple-comparisons  statistical-significance  genetics 

두 개의 변수를 생성하고 싶습니다. 하나는 이진 결과 변수 (성공 / 실패)이고 다른 하나는 나이 (년)입니다. 나는 나이가 성공과 긍정적으로 상관되기를 원합니다. 예를 들어, 연령대가 높을수록 나이가 적을수록 성공이 더 높아야합니다. 이상적으로 상관 정도를 제어 할 수있는 위치에 있어야합니다. 어떻게합니까? 감사

23 correlation  random-variable  random-generation  binary-data 

가격이 많은 두 개의 열이있는 행렬이 있습니다 (750). 아래 이미지에서 나는 선형 선형 회귀의 잔차를 플로팅했습니다. lm(prices[,1] ~ prices[,2]) 이미지를 보면 잔차의 매우 강한 자기 상관 인 것 같습니다. 그러나 이러한 잔차의 자기 상관이 강한 지 어떻게 테스트 할 수 있습니까? 어떤 방법을 사용해야합니까? 고맙습니다!

23 r  regression  correlation  autocorrelation 

질문 : 큰 상관 관계 행렬이 있습니다. 개별 상관 관계를 클러스터링하는 대신 서로 상관 관계에 따라 변수를 클러스터링하려고합니다. 즉, 변수 A와 변수 B가 변수 C와 Z의 상관 관계가 비슷한 경우 A와 B는 동일한 클러스터의 일부 여야합니다. 이에 대한 좋은 실제 사례는 다른 자산 클래스입니다. 자산 내 클래스 상관 관계는 자산 …

23 correlation  clustering  correlation-matrix 

나는 약한 고정 시계열의 자기 상관 시간에 대한 문헌에서 두 가지 정의를 발견했다 τ에이= 1 + 2 ∑k = 1∞ρ케이대τ비= 1 + 2 ∑k = 1∞| ρ케이|τ에이=1+2∑케이=1∞ρ케이대τ비=1+2∑케이=1∞|ρ케이| \tau_a = 1+2\sum_{k=1}^\infty \rho_k \quad \text{versus} \quad \tau_b = 1+2\sum_{k=1}^\infty \left|\rho_k\right| 여기서 는 지연 에서의 자기 상관 입니다. kρ케이= 코브 [ X티, Xt …

23 r  time-series  correlation 

A는 B와 긍정적으로 관련이 있습니다. C는 A와 B의 결과이지만 C에 대한 A의 영향은 부정적이며 C에 대한 B의 영향은 긍정적입니다. 이런 일이 일어날 수 있습니까?

22 regression  correlation 

데이터를 계층 적으로 클러스터하고 싶지만 유클리드 거리를 사용하는 대신 상관 관계를 사용하고 싶습니다. 또한 상관 계수의 범위는 -1에서 1까지이며, 연구에서 -1과 1이 모두 "공-조절"을 나타내므로 -1과 1을 d = 0으로 취급합니다. 따라서 계산은 d=1−|r| d=1−|r|\ d = 1-|r| 나는 코사인 정리를 사용하여 r 을 진정한 유클리드 d 로 변환해야한다는 별도의 …

22 correlation  clustering  distance  hierarchical-clustering 

Pearson 상관 계수의 모집단 값에 대한 두 가지 유형의 추정기에 대해 머릿속에 약간의 혼란이있었습니다. A. Fisher (1915) 는 2 변량 정규 모집단의 경우 경험적 이 의 음으로 바이어스 된 추정 인 것으로 나타 났지만, 바이어스는 작은 샘플 크기 ( )에 대해서만 실질적으로 상당한 양일 수 있음을 보여 줍니다. 샘플 은 …

22 correlation  pearson-r  unbiased-estimator  estimators  point-estimation 

공분산 행렬 주어지면 샘플 공분산 행렬 가되도록 데이터를 생성하는 방법은 무엇입니까?Σ = Σ (S)ΣsΣs\boldsymbol \Sigma_sΣ^=ΣsΣ^=Σs\hat{\boldsymbol \Sigma} = \boldsymbol \Sigma_s 더 일반적으로 : 우리는 종종 밀도 에서 데이터를 생성하는 데 관심이 있으며 , 데이터 x 에 일부 매개 변수 벡터 \ boldsymbol \ theta가 있습니다. 그 결과 샘플이되며, 여기서 \ boldsymbol …

22 correlation  sampling  random-generation  covariance-matrix 

문맥: 그 동안 나는 두 숫자 변수 사이의 연관성을 효과적으로 구성하는 방법에 대한 일련의 휴리스틱을 얻었습니다. 데이터를 다루는 대부분의 사람들이 비슷한 규칙을 가지고 있다고 생각합니다. 이러한 규칙의 예는 다음과 같습니다. 변수 중 하나가 양으로 치우친 경우 해당 축을 로그 스케일로 플로팅하는 것을 고려하십시오. 많은 데이터 포인트가있는 경우 (예 : n> …

22 data-visualization  correlation  teaching  rule-of-thumb  scatterplot 

두 변수 사이의 피어슨 계수는 상당히 높습니다 (r = .65). 그러나 변수 값의 순위를 매기고 Spearman의 상관 관계를 실행하면 효율적인 값이 훨씬 낮아집니다 (r = .30). 이것에 대한 해석은 무엇입니까?

22 correlation  spearman-rho 

환경 시료의 화학 분석은 종종보고 한계 또는 다양한 검출 / 양자 한계에서 검열됩니다. 후자는 일반적으로 다른 변수의 값에 비례하여 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 하나의 화합물이 고농도 인 시료는 분석을 위해 희석해야하므로 해당 시료에서 동시에 분석 된 다른 모든 화합물의 검열 한계가 비례 적으로 팽창합니다. 다른 예로서, 때때로 화합물의 존재는 …

22 correlation  estimation  censoring  covariance-matrix  unbiased-estimator 

(업데이트 : 나는 이것에 대해 더 깊이 빠져들고 결과를 여기에 게시했습니다 ) 명명 된 통계 테스트 목록은 엄청납니다. 많은 일반적인 테스트는 간단한 선형 모델의 추론에 의존합니다. 예를 들어 1- 표본 t- 테스트는 y = β + ε입니다. 이는 null 모델 y = μ + ε 에 대해 테스트됩니다. 즉, β …

22 regression  correlation  anova  t-test  linear-model 

내 질문은 다른 질문 에 대한 의견에서 @whuber와의 토론에서 자랐습니다 . 구체적으로 @whuber의 의견은 다음과 같습니다. 놀랍게도 한 가지 이유는 상관 관계 테스트와 회귀 기울기 테스트의 기본 가정이 다르기 때문에 상관 관계와 기울기가 실제로 같은 것을 측정한다는 것을 이해하더라도 p- 값이 동일한 이유는 무엇입니까? 이것은 과 가 수치 적으로 같아야하는 …

21 regression  correlation  p-value  assumptions 

방금 브라운 / 거리 공분산 / 상관에 대해 막연하게 소개되었습니다 . 의존성을 테스트 할 때 많은 비선형 상황에서 특히 유용합니다. 그러나 공분산 / 상관 관계가 종종 비선형 / 카오스 데이터에 사용되는 경우에도 자주 사용되지 않는 것 같습니다. 그것은 거리 공분산에 몇 가지 단점이있을 수 있다고 생각합니다. 그렇다면 그것들은 무엇이며 왜 …

21 correlation  covariance  distance-covariance