«spearman-rho» 태그된 질문

Fritz, Morris, Richler (2011; 아래 참조)에 따르면 은 공식 r = z를 사용하여 Mann-Whitney U- 검정의 효과 크기로 계산할 수 있습니다. rrr 다른 경우에도r을 보고하기 때문에 이것은 나에게 편리합니다. 효과 크기 측정 값 외에도r의 신뢰 구간을보고하고 싶습니다.r=zN−−√r=zN r = \frac{z}{\sqrt N} rrrrrr 내 질문 은 다음과 같습니다 . 비모수 검정의 …

13 confidence-interval  effect-size  wilcoxon-mann-whitney  spearman-rho 

(빠른 답변을 많이 주셔서 감사합니다! 질문을 잘 못해서 다시 시도하겠습니다.) 두 Spearman의 상관 관계의 차이가 통계적으로 유의한지 여부를 확인하는 방법을 모르겠습니다. 그것을 찾는 방법을 알고 싶습니다. 내가 알고 싶었던 이유는 Gabrilovich와 Markovitch의 위키 백과 기반의 자연 언어 처리 의미 론적 해석 ( Journal of Artificial Intelligence Research 34 (2009) 443-498) …

13 hypothesis-testing  statistical-significance  spearman-rho 

Wikipedia 에는 Spearman 순위 상관 관계가 대략적인 z- 점수로 변환됩니다. 아마도 z- 점수가 귀무 가설 (순위 상관 0)과의 차이일까요? 이 페이지 에는 다음과 같은 예가 있습니다. 4, 10, 3, 1, 9, 2, 6, 7, 8, 5 5, 8, 6, 2, 10, 3, 9, 4, 7, 1 rank correlation 0.684848 "95% …

13 correlation  spearman-rho 

참고 :이 질문은 법적 이유로 인해 이전 질문을 삭제해야했기 때문에 다시 게시되었습니다. SAS의 PROC MIXED를 R lme의 nlme패키지 기능과 비교하는 동안 다소 혼란스러운 차이점을 발견했습니다. 구체적으로는, 다른 시험에서 자유도간에 상이 PROC MIXED하고 lme, 그리고 왜 생각해. 다음 데이터 세트에서 시작하십시오 (아래 제공된 R 코드). ind : 측정 대상을 나타내는 계수 …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Spearman 상관 관계를 계산 한 데이터가 있으며이를 게시 용으로 시각화하려고합니다. 종속 변수는 순위가 매겨지고 독립 변수는 순위가 매겨지지 않습니다. 시각화하려는 것은 실제 기울기보다 일반적인 추세이므로 독립성을 평가하고 Spearman 상관 관계 / 회귀를 적용했습니다. 그러나 데이터를 플로팅하고 원고에 삽입하려고 할 때이 웹 사이트 에서이 내용을 우연히 발견했습니다 . Spearman 순위 상관 …

12 regression  data-visualization  spearman-rho  ordered-logit  isotonic 

관련 데이터 세트가 많이 있습니다. 쌍 간의 피어슨 상관 관계는 일반적으로 스피어 맨 상관 관계보다 확실히 큽니다. 그것은 어떤 상관 관계가 선형이라는 것을 암시하지만, 피어슨과 스피어 맨이 동일하더라도 기대할 수 있습니다. 피어슨과 스피어 맨 상관 사이에 명확한 간격이 있고 피어슨이 더 클 때 무엇을 의미합니까? 이것은 내 데이터 세트에서 일관된 …

12 correlation  spearman-rho  pearson-r 

GLMM 형식이 있습니다. lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) 를 사용할 때 자동차 패키지 또는에서 사용할 때 drop1(model, test="Chi")와 다른 결과를 얻습니다 . 후자의 두 사람도 같은 대답을합니다.Anova(model, type="III")summary(model) 조작 된 데이터를 사용 하여이 두 가지 방법이 일반적으로 다르지 않다는 것을 알았습니다. …

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현재 Pearson 상관 관계에 대한 가정을 읽고 있습니다. 이어지는 t- 검정에 대한 중요한 가정은 두 변수가 정규 분포에서 나온 것 같습니다. 그렇지 않은 경우 Spearman Rho와 같은 대체 수단을 사용하는 것이 좋습니다. Spearman 상관 관계는 Pearson 상관 관계처럼 계산되며 X 및 Y 대신 X 및 Y 순위 만 사용합니다. 맞습니까? …

9 correlation  normality-assumption  spearman-rho  ranks 

연구자 들은 일반적 으로 Polychoric Correlation을 다루는 정렬 된 측정 으로 관리하는 것처럼 보입니다 . (예를 들어, 요인 분석을 수행하기 전에 행렬을 만드는 데 사용됩니다.) 왜 그렇습니까? Kendall Tau 순위 상관 계수 및 Spearman의 순위 상관 계수 도 주문 된 데이터에 적합합니다. 이러한 상관 계수에 대한 'pro'및 'contra'포인트를 환영합니다.

9 correlation  ordinal-data  spearman-rho  kendall-tau  polychoric 

비정규 분산 데이터를 사용하여 인공 신경망 (역 전파, 피드 포워드)을 훈련하고 있습니다. 근 평균 제곱 오차 외에, 문헌은 종종 훈련 된 그물의 품질을 평가하기위한 피어슨 상관 계수를 제안합니다. 그러나 훈련 데이터가 정규 분포가 아닌 경우 Pearson 상관 계수가 합리적입니까? 순위 기반 상관 측정 (예 : Spearman rho)을 사용하는 것이 더 …

9 correlation  neural-networks  spearman-rho