«correlation» 태그된 질문

한 쌍의 변수 간의 선형 연관 정도를 측정합니다.


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0 값이 많은 시계열 분석
이 문제는 실제로 화재 감지에 관한 것이지만 일부 방사성 붕괴 감지 문제와 매우 유사합니다. 관찰되는 현상은 산발적이며 매우 가변적입니다. 따라서 시계열은 변수 값에 의해 중단 된 긴 문자열 0으로 구성됩니다. 목적은 단순히 이벤트를 캡처하는 것 (0으로 나누기)이 아니라 이벤트 자체의 정량적 특성입니다. 그러나 센서는 제한되어 있으므로 "실제"가 0이 아닌 경우에도 …

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로그 정규 확률 변수에 대해 달성 가능한 상관 관계
log ( X 1 ) ∼ N ( 0 , 1 ) 및 로그 정규 확률 변수 X1X1X_1 및 X2X2X_2 를 고려하십시오 .log(X1)∼N(0,1)log⁡(X1)∼N(0,1)\log(X_1)\sim \mathcal{N}(0,1)log(X2)∼N(0,σ2)log⁡(X2)∼N(0,σ2)\log(X_2)\sim \mathcal{N}(0,\sigma^2) \ rho (X_1, X_2)에 대해 \ rho 및 \ rho _ {\ min} 을 계산하려고합니다 . 주어진 솔루션의 한 단계는 다음과 같습니다.ρmaxρmax\rho_{\max}ρminρmin\rho_{\min}ρ(X1,X2)ρ(X1,X2)\rho (X_1,X_2) ρmax=ρ(exp(Z),exp(σZ))ρmax=ρ(exp⁡(Z),exp⁡(σZ))\rho_{\max}=\rho (\exp(Z),\exp(\sigma …


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상관 관계의 비 일시성 : 성별과 뇌의 크기, 뇌의 크기와 IQ 간의 상관 관계는 있지만 성별과 IQ의 상관 관계는 없음
블로그에서 다음 설명을 발견했으며 상관의 비 일시성에 대한 자세한 정보를 얻고 싶습니다. 다음과 같은 확실한 사실이 있습니다. 평균적으로 남성과 여성의 뇌량에는 차이가 있습니다 IQ와 뇌 크기 사이에는 상관 관계가 있습니다. 상관 관계는 0.33이므로 IQ 변동성의 10 %에 해당합니다. 이 구내 1과 2에서 논리적으로 다음과 같이 보입니다. 평균적으로 여성은 남성보다 IQ가 …

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다중 회귀 분석에서 예측 변수 간의 높은 상관 관계를 처리하는 방법은 무엇입니까?
다음과 같은 기사에서 참조를 찾았습니다. Tabachnick & Fidell (1996)에 따르면 이변 량 상관 관계가 .70보다 큰 독립 변수는 다중 회귀 분석에 포함되지 않아야합니다. 문제 : 다중 회귀 설계에서 3 개의 변수 상관 관계인> .80, VIF와 약 .2-.3, 공차 ~ 4-5를 사용했습니다. (중요 예측 변수 및 결과) 이들 중 어느 것도 …

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어떤 강력한 상관 관계 분석법이 실제로 사용됩니까?
여러 분포 (비틀림, 특이 치 등)가있는 여러 강력한 상관 관계 기술의 성능을 비교하는 시뮬레이션 연구를 수행 할 계획입니다. 으로 강력한 , I)는 비대칭 분포, b) 특이점 및 c) 무거운 끌리는 강인한되는 이상적인 경우를 의미한다. Pearson 상관 관계를 기준으로하여 다음과 같은보다 강력한 측정 방법을 포함 시키려고했습니다. 스피어 맨의 ρρ\rho 백분율 굽힘 …

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선형 회귀 분석에서 귀무 가설 변경
관련성이 높은 데이터가 있습니다. 선형 회귀를 실행하면 기울기가 1에 가깝습니다 (= 0.93). 내가하고 싶은 것은이 경사가 1.0과 크게 다른지 테스트하는 것입니다. 내 기대는 그렇지 않다는 것입니다. 즉, 선형 회귀의 귀무 가설을 0의 기울기에서 1의 기울기로 변경하고 싶습니다. 이것은 합리적인 접근입니까? 나는 또한 당신이 당신의 답변에 일부 R 코드를 포함 시켜서이 …

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선형 적으로 밀접하게 관련된 두 예측 변수 중 하나를 간단히 제거 할 수 있습니까?
Pearson 's Correlation Coefficient를 사용하면 상관 관계가 높은 여러 변수가 있습니다 ( 모델에있는 두 쌍의 변수에 대해 및 \ rho = 0.989 ).ρ=0.978ρ=0.978\rho = 0.978ρ=0.989ρ=0.989\rho = 0.989 이유는 하나 개의 변수가에서 사용되는 변수 중 일부는 고도의 상관 관계는 계산 다른 변수. 예: B=V/3000B=V/3000B = V / 3000 및 E=V∗DE=V∗DE = …

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ACF 및 PACF 공식
시계열 데이터에서 ACF 및 PACF를 플로팅하기위한 코드를 만들고 싶습니다. 미니탭에서 생성 된 플롯과 동일합니다 (아래). 수식을 검색하려고했지만 여전히 잘 이해하지 못합니다. 공식과 사용 방법을 알려주시겠습니까? 위의 ACF 및 PACF 플롯에서 빨간색 가로선은 무엇입니까? 공식은 무엇입니까? 감사합니다,


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이 독재자 게임 예제에서 상관 관계에서 인과 관계를 유추 할 수 있습니까?
방금 두 가지 변수가 제시된 시험을 보았습니다. 독재자에게 100 USD가 주어지고 얼마를 보내거나 유지할 것인지 선택할 수있는 독재자 게임에서 나이와 참가자가 얼마나 많은 돈을 지불하기로 결정했는지는 긍정적 인 상관 관계가있었습니다. 내 생각은 상관 관계에서 인과 관계를 유추 할 수 없기 때문에 인과 관계를 유추 할 수 없다는 것입니다. 예를 들어, …

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0이 아닌 상관 관계는 의존성을 의미합니까?
우리는 제로 상관 관계가 독립성을 의미하지 않는다는 사실을 알고 있습니다. 0이 아닌 상관 관계가 의존성을 의미하는지 여부에 관심이 있습니다. 즉 , 임의의 변수 X 및 Y에 대해 일반적으로 f X , Y ( x , y ) ≠ f X ( x ) f Y ( y ) ?Corr(X,Y)≠0Corr(X,Y)≠0\text{Corr}(X,Y)\ne0XXXYYYfX,Y(x,y)≠fX(x)fY(y)fX,Y(x,y)≠fX(x)fY(y)f_{X,Y}(x,y) \ne …

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인과 혼동 된 실제 상관 예제
나는 인과 관계가 상관 관계의 증거로부터 부적절하게 추론 된 구체적이고 실제적인 사례를 찾고있다. 특히 다음 기준을 충족하는 예제에 관심이 있습니다. 인과 관계가 존재한다는 사실 은 공공 정책, 담론, 개별 결정 등에 현저한 영향을 미칠 정도로 충분히 널리 받아 들여졌다 . 그 연관성은 단지 상관적 증거에 근거해서 만 추론되었다 (아마도 일관성이 …

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3 개의 변수에 대한 피어슨 상관의 유추
나는 세 변수의 "상관"이 무엇인지에 관심이 있으며, 만약 그렇다면, 이것이 무엇일까요? 피어슨 곱 모멘트 상관 계수 E{(X−μX)(Y−μY)}Var(X)Var(Y)−−−−−−−−−−−−√E{(X−μX)(Y−μY)}Var(X)Var(Y)\frac{\mathrm{E}\{(X-\mu_X)(Y-\mu_Y)\}}{\sqrt{\mathrm{Var}(X)\mathrm{Var}(Y)}} 이제 3 가지 변수에 대한 질문 : E{(X−μX)(Y−μY)(Z−μZ)}Var(X)Var(Y)Var(Z)−−−−−−−−−−−−−−−−−−√E{(X−μX)(Y−μY)(Z−μZ)}Var(X)Var(Y)Var(Z)\frac{\mathrm{E}\{(X-\mu_X)(Y-\mu_Y)(Z-\mu_Z)\}} {\sqrt{\mathrm{Var}(X)\mathrm{Var}(Y)\mathrm{Var}(Z)}} 아무것도? R에서는 해석 가능한 것으로 보입니다. > a <- rnorm(100); b <- rnorm(100); c <- rnorm(100) > mean((a-mean(a)) * (b-mean(b)) * (c-mean(c))) / (sd(a) …

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