«correlation» 태그된 질문

잠김 . 이 질문과 주제는 주제가 다르지만 역사적 의미가 있기 때문에이 질문과 답변은 잠겨 있습니다. 현재 새로운 답변이나 상호 작용을받지 않습니다. R에는 클래스 레이블 C (인수)와 두 개의 측정치 M1 과 M2로 구성된 데이터 프레임이 있습니다. 각 클래스 내에서 M1 과 M2 간의 상관 관계를 어떻게 계산 합니까? 이상적으로는 각 …

17 r  correlation 

FactoMineR측정 데이터 세트를 잠재 변수로 줄이기 위해 사용 하고 있습니다. 내가 해석하는 위의 변수 맵은 분명하지만, 변수의지도를 찾고 변수와 구성 요소 1 사이의 연관에 올 때 나는 혼란 스러워요, ddp그리고 cov매우 가까운 맵의 구성 요소이며, ddpAbs조금 더있다 떨어져. 그러나 이것은 상관 관계가 보여주는 것이 아닙니다. $Dim.1 $Dim.1$quanti correlation p.value jittAbs …

17 correlation  pca  factor-analysis  association-measure  biplot 

질문에 대한 대답 phi, Matthews 및 Pearson 상관 계수의 관계는 무엇입니까? 세 가지 계수 방법이 모두 동등 함을 보여줍니다. 나는 통계가 아니기 때문에 쉬운 질문이 될 것입니다. Matthews 논문 (www.sciencedirect.com/science/article/pii/0005279575901099)은 다음을 설명합니다. "A correlation of: C = 1 indicates perfect agreement, C = 0 is expected for a prediction no …

17 correlation  interpretation  pearson-r 

상관 관계가 인과 관계를 암시하는 것이 아니라 관계의 강도와 방향을 의미한다는 것을 알고 있습니다. 단순한 선형 회귀는 인과 관계를 암시합니까? 아니면 추론 (t- 테스트 등) 통계 테스트가 필요합니까?

17 regression  correlation  causality 

며칠 전, 내 심리학자 연구원은 선형 회귀 모델에 변수를 선택하는 그의 방법에 대해 이야기했습니다. 좋지는 않지만 다른 사람에게 확인을 요청해야합니다. 방법은 다음과 같습니다 모든 변수 (종속 변수 Y 포함) 사이의 상관 행렬을보고 Y와 가장 관련이있는 예측 변수 X를 선택하십시오. 그는 어떤 기준도 언급하지 않았다. Q : 그가 옳았습니까? [이 예측 …

17 regression  correlation  model-selection 

우선, 나는 이것을 묻지 않습니다. 제로 상관 관계가 독립성을 의미하지 않는 이유는 무엇입니까? 이것은 /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence 에서 (아주 멋지게) 해결 되었습니다. 내가 묻는 것은 반대입니다 ... 두 변수는 서로 독립적입니다. 우연히 작은 상관 관계를 가질 수 없었습니까? ... 독립성이 매우 작은 상관 관계를 암시해서는 안됩니까?

16 correlation  mathematical-statistics  covariance  independence 

세 개의 벡터 , b 및 c 가 주어지면 a 와 b , a , c , b 와 c 사이 의 상관 관계 가 모두 음수 일 수 있습니까? 즉, 이것이 가능합니까?aaabbbcccaaabbbaaacccbbbccc corr(a,b)&lt;0corr(a,c)&lt;0corr(b,c)&lt;0corr(a,b)&lt;0corr(a,c)&lt;0corr(b,c)&lt;0\begin{align} \text{corr}(a,b) < 0\\ \text{corr}(a,c) < 0 \\ \text{corr}(b,c) < 0\\ \end{align}

16 correlation  correlation-matrix 

이 주장은 이 질문 에 대한 최고의 응답으로 제기되었습니다 . 나는 '왜'질문이 새로운 스레드를 보장하기에 충분히 다르다고 생각합니다. 인터넷 검색의 "완전한 연관성 측정"으로 인한 조회수는 없었으며 해당 문구가 무엇을 의미하는지 잘 모르겠습니다.

16 correlation  normal-distribution  pearson-r  multivariate-normal 

상관 계수가 ρ 인 및 X 2 정규 랜덤 변수가 주어지면 다음 로그 정규 랜덤 변수 Y 1 과 Y 2 사이의 상관 관계를 어떻게 찾을 수 있습니까?X1X1X_1X2X2X_2ρρ\rhoY1Y1Y_1Y2Y2Y_2 Y1=a1exp(μ1T+T−−√X1)Y1=a1exp⁡(μ1T+TX1)Y_1 = a_1 \exp(\mu_1 T + \sqrt{T}X_1) Y2=a2exp(μ2T+T−−√X2)Y2=a2exp⁡(μ2T+TX2)Y_2 = a_2 \exp(\mu_2 T + \sqrt{T}X_2) 이제 이고 X 2 = σ 1 Z …

16 correlation  random-variable  lognormal 

통계 필드에 없습니다. Rank Correlation Coefficients에 대해 읽는 동안 "tied data"라는 단어를 보았습니다. 묶인 데이터 란 무엇입니까? 묶인 데이터의 예는 무엇입니까?

16 correlation  nonparametric  ranks 

이 세 가지 측정 값 사이에 어떤 관계가 있는지 궁금합니다. 나는 정의를 참조하여 그들 사이를 연결할 수없는 것 같습니다 (아마도 이러한 정의에 익숙하지 않고 이해하는 데 약간의 시간이 걸리기 때문일 수 있습니다). 코사인 유사성의 범위는 0-1 일 수 있으며 피어슨 상관 관계는 -1에서 1 사이 일 수 있으며 z 점수 …

16 correlation  z-score  cosine-similarity 

선형 모델에서는 설명 변수 사이에 관계가 있는지 확인해야합니다. 이들이 너무 많은 상관 관계가 있으면 공선 성이 존재합니다 (즉, 변수가 서로를 부분적으로 설명합니다). 나는 현재 각 설명 변수 사이의 쌍별 상관 관계를보고 있습니다. 질문 1 : 상관 관계가 너무 많은 분류는 무엇입니까? 예를 들어 피어슨 상관 관계가 0.5로 너무 큽니까? 질문 …

16 correlation  linear-model  multicollinearity 

두 개의 상관 랜덤 변수를 샘플링하는 몇 가지 기술은 무엇입니까? 확률 분포가 매개 변수화 된 경우 (예 : 로그 정규) 비모수 분포가있는 경우 데이터는 0이 아닌 상관 계수를 계산할 수있는 두 개의 시계열입니다. 우리는 과거의 상관 관계와 시계열 CDF가 일정하다고 가정하여 미래에 이러한 데이터를 시뮬레이션하고 싶습니다. 사례 (2)의 경우, 1 …

16 correlation  sampling  monte-carlo  stochastic-processes  copula 

순열 검정 (랜덤 화 검정, 재 랜덤 화 검정 또는 정확한 검정이라고도 함)은 매우 유용하며, 예를 들어 요구되는 정규 분포 가정이 t-test충족되지 않고 순위에 따라 값을 변환 할 때 유용합니다. 비모수 테스트 Mann-Whitney-U-test는 더 많은 정보가 손실 될 수 있습니다. 그러나 이러한 종류의 테스트를 사용할 때 단 하나의 가정 만 …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

피어슨 상관 관계 공식을 이해하는 데 도움을 줄 수 있습니까? 표본 r아르 자형r = 변수 X엑스X 와 의 표준 점수에 대한 곱의 평균 Y와이Y. 와 Y 를 표준화 해야하는 이유 를 이해하지만 두 z 점수의 곱을 이해하는 방법은 무엇입니까? X엑스XY와이Y 이 공식은 "제품-모멘트 상관 계수"라고도하지만 제품 동작의 근거는 무엇입니까? 내 …

15 correlation  descriptive-statistics  pearson-r