«correlation» 태그된 질문

한 쌍의 변수 간의 선형 연관 정도를 측정합니다.

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p 값이 높은 강한 상관 계수의 예
p 값이 높은 (.25 이상) 매우 강한 상관 계수 (예 : .9 이상)를 가질 수 있습니까? 다음은 p 값이 높은 낮은 상관 계수의 예입니다. set.seed(10) y <- rnorm(100) x <- rnorm(100)+.1*y cor.test(x,y) cor = 0.03908927, p = 0.6994 높은 상관 계수, 낮은 p 값 : y <- rnorm(100) x <- …
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결정 계수 ( ) : 나는 해석을 완전히 이해 한 적이 없다
변수 사이의 변동량을 나타내는 의 개념을 완전히 이해하고 싶습니다 . 모든 웹 설명은 약간 기계적이고 모호합니다. 나는 기계적으로 숫자를 사용하는 것이 아니라 개념을 "얻고 싶다".r2r2r^2 예 : 공부 한 시간 대 시험 점수 rrr = 0.8 r2r2r^2 = .64 이것이 무엇을 의미합니까? 시험 점수 변동의 64 %는 몇 시간으로 설명 …
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상관 이항 랜덤 변수 생성
선형 변환 접근법에 따라 상관 랜덤 이항 변수를 생성 할 수 있는지 궁금합니다. 아래에서 R에서 간단한 것을 시도하고 상관 관계를 생성합니다. 그러나 이것을 수행하는 원칙적인 방법이 있는지 궁금합니다. X1 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X2 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X3 = rbinom(1e4, 6, .5) ; a = .5 Y1 …
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PCA 공간에 새로운 벡터를 투영하는 방법?
주성분 분석 (PCA)을 수행 한 후 PCA 공간에 새 벡터를 투영하려고합니다 (즉, PCA 좌표계에서 해당 좌표를 찾습니다). 를 사용하여 R 언어로 PCA를 계산했습니다 prcomp. 이제 내 벡터에 PCA 회전 행렬을 곱할 수 있어야합니다. 이 매트릭스의 주요 구성 요소를 행 또는 열로 배열해야합니까?
21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 
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두 변수의 로그 사이에 선형 관계가 있다는 직관적 인 의미는 무엇입니까?
서로에 대해 플롯 할 때 많은 상관 관계를 보이지 않는 두 개의 변수가 있지만 각 변수의 로그를 다른 로그에 다시 그릴 때 매우 명확한 선형 관계가 있습니다. 그래서 나는 유형의 모델로 끝날 것입니다 : log(Y)=alog(X)+blog⁡(Y)=alog⁡(X)+b\log(Y) = a \log(X) + b . 수학적으로 훌륭하지만 정규 선형 모델의 설명 값이없는 것 같습니다. …
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순위가 상관되어있는 경우에만 무작위 변수가 상관되어 있습니까?
X,YX,YX,Y 는 유한 한 두 번째 모멘트를 갖는 연속 랜덤 변수라고 가정합니다 . 스피어 만 순위 상관 계수의 인구 버전 확률 적분 값의 변환의 피어슨 적률 계수 ρ로 정의 될 수 과 , CDF를 년대있는 및 , 즉F X (X) F Y (Y) F X , F Y XYρ에스ρ에스ρ_s에프엑스( X)에프엑스(엑스)F_X(X)에프와이( …
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Pearson의 상관 계수가 정규성 위반에 얼마나 강력합니까?
특정 집단에서 측정 할 때 특정 종류의 변수에 대한 데이터는 비정규 경향이 있습니다 (예 : 주요 우울 장애가있는 인구 집단의 우울증 수준). Pearson의 가정이 정규성을 가정하면 비정규 조건에서 검정 통계량은 얼마나 강력합니까? 상관 계수를 원하는 여러 변수가 있지만 이러한 변수 중 일부에 대한 Z-skewness는 p <.001 에서 중요 합니다 (상대적으로 …
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평균 상관 값
다른 실험 조건 Y에서 변수가 변수 X에 어떻게 의존 하는지 테스트 하고 다음 그래프를 얻습니다. 위 그래프의 대시 선은 각 데이터 계열 (실험 설정)에 대한 선형 회귀를 나타내고 범례의 숫자는 각 데이터 계열의 피어슨 상관 관계를 나타냅니다. 나는 사이의 "평균 상관 관계"(또는 "평균 상관 관계를")를 계산하고자 X하고 Y. 단순히 r값을 …
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엣지 케이스의 정밀도 및 리콜에 대한 올바른 값은 무엇입니까?
정밀도는 다음과 같이 정의됩니다. p = true positives / (true positives + false positives) 로, 즉를 정확 true positives하고 false positives, 정밀도가 한 접근 방식 0? 리콜에 대한 동일한 질문 : r = true positives / (true positives + false negatives) 현재이 값을 계산 해야하는 통계 테스트를 구현 중이며 때로는 …
20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 
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비선형 상관 관계를 감지하기위한 MIC 알고리즘을 직관적으로 설명 할 수 있습니까?
최근에는 두 기사를 읽었습니다. 첫 번째 는 상관의 역사에 관한 것이고 두 번째는 는 는 MIC (Maximal Information Coefficient)라는 새로운 방법에 관한 것입니다. 변수 간의 비선형 상관 관계를 추정하기 위해 MIC 방법을 이해하는 데 도움이 필요합니다. 또한 R에서의 사용 지침은 작성자 웹 사이트 ( Downloads 아래 ) 에서 찾을 수 …
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상관과 인과 관계
Wikipedia 페이지에서 상관 관계 라는 인과 관계를 암시하지는 않습니다 . 상관 관계가있는 두 이벤트 (A 및 B)의 경우 서로 다른 가능한 관계는 다음과 같습니다. A는 B (직접 원인)를 유발합니다. B는 A (역 원인)를 유발합니다. A와 B는 일반적인 원인의 결과이지만 서로를 유발하지는 않습니다. A와 B는 둘 다 C를 야기하는데, 이것은 명시 …
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상관 된 데이터 시뮬레이션을 위해 Cholesky 분해 또는 대안을 사용하는 방법
Cholesky 분해를 사용하여 상관 행렬이 주어지면 상관 랜덤 변수를 시뮬레이션합니다. 문제는 주어진 상관 관계 구조를 결코 재현하지 못한다는 것입니다. 다음은 상황을 설명하기위한 Python의 작은 예입니다. import numpy as np n_obs = 10000 means = [1, 2, 3] sds = [1, 2, 3] # standard deviations # generating random independent variables …
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상관 랜덤 변수 생성 공식은 어떻게 작동합니까?
2 개의 상관 관계가없는 임의의 변수 가 있으면 수식을 사용하여 2 개의 상관 관계가있는 임의 변수를 만들 수 있습니다엑스1, X2엑스1,엑스2X_1, X_2 와이= ρ X1+ 1 − ρ2−−−−−√엑스2와이=ρ엑스1+1−ρ2엑스2Y=\rho X_1+ \sqrt{1-\rho^2} X_2 다음 상관 것 와 .ρ X 1와이와이Yρρ\rho엑스1엑스1X_1 누군가이 수식의 출처를 설명 할 수 있습니까?
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