Вопросы с тегом «correlation»

Был проведен опрос, когда люди выбрали то, что они используют, чтобы представить своего смайлика, и въехали в страну происхождения. Я перекодировал текстовые ответы в числовые. Какую форму анализа следует использовать (предпочтительно в SPSS), чтобы проверить уровень корреляции между тем, откуда приходят люди, и представлениями, которые они выбрали?

11 correlation  spss  categorical-data 

Я хочу проверить, действительно ли я понял [классический, линейный] факторный анализ (ФА), особенно предположения , сделанные до (и, возможно, после) ФА. Некоторые данные должны быть изначально коррелированы, и между ними возможна линейная связь. После проведения факторного анализа данные обычно распределяются (двумерное распределение для каждой пары), и нет никакой корреляции между …

11 correlation  factor-analysis  assumptions  dimensionality-reduction 

Обычно преобразуется в Fisher чтобы проверить разницу между двумя значениями . Но когда нужно провести метаанализ, почему мы должны делать такой шаг? Корректирует ли это ошибку измерения или ошибку, не связанную с выборкой, и почему мы должны предполагать, что является несовершенной оценкой корреляции населения?z r rрrrZzzрrrрrr

11 correlation  variance  sampling  meta-analysis 

Допустим, как владелец бизнеса (или маркетолог, или любой, кто понимает точечный график) показан точечный график из двух переменных: количество рекламных объявлений против количества продаж продукта в месяц за последние 5 лет (или другой временной масштаб, чтобы вы есть больше образцов. Я только что сделал это). Теперь он видит график рассеяния …

11 correlation  mathematical-statistics 

Есть модель регрессии, где с и , у которой есть коэффициент корреляции .a = 1,6 b = 0,4 r = 0,60302Y=a+bXY=a+bXY = a + bXa=1.6a=1.6a = 1.6b=0.4b=0.4b=0.4r=0.60302r=0.60302r = 0.60302 Если и затем переключаются, и уравнение становится где и , оно также имеет значение .Y X = c + d Y …

11 correlation  regression-coefficients 

Я ищу байесовский аналог t-критерия с двумя выборками с неравными отклонениями (критерий Уэлча). Я также ищу многовариантный тест, такой как статистика Т Хотеллинга. Отзывы приветствуются. Для многомерного случая предположим, что у нас есть и , где (соответственно ) - это сокращение для среднего значения выборки, стандартного отклонения выборки и количества …

11 correlation  bayesian  t-test  heteroscedasticity 

В статье, которую я написал, я моделирую случайные величины и а не и чтобы эффективно устранить проблемы, возникающие, когда и сильно коррелированы и имеют одинаковую дисперсию (как в моем приложении). Судьи хотят, чтобы я дал ссылку. Я мог бы легко доказать это, но, будучи журналом приложений, они предпочитают ссылку на …

11 correlation  multicollinearity 

Я ищу, как (визуально) объяснить простую линейную корреляцию для студентов первого курса. Классический способ визуализации - построить график рассеяния Y ~ X с прямой линией регрессии. Недавно мне пришла в голову идея расширить этот тип графики, добавив к графику еще 3 изображения, оставив мне: график рассеяния y ~ 1, затем …

11 r  data-visualization  regression  correlation 

Зависимые переменные в MANOVA не должны быть «слишком сильно коррелированными». Но насколько сильна корреляция, слишком сильна? Было бы интересно узнать мнение людей по этому вопросу. Например, вы бы продолжили с MANOVA в следующих ситуациях? Y1 и Y2 коррелируют с иг = 0,3рзнак равно0,3r=0.3р &lt; 0,005п&lt;0,005p<0.005 Y1 и Y2 коррелируют с …

11 correlation  anova  multivariate-analysis  rule-of-thumb  manova 

Я ищу корреляции между ответами на разные вопросы в опросе («хмм, давайте посмотрим, соотносятся ли ответы на вопрос 11 с ответами на вопрос 78»). Все ответы являются категоричными (большинство из них варьируются от «очень несчастных» до «очень счастливых»), но у некоторых есть другой набор ответов. Большинство из них можно считать …

11 r  correlation  categorical-data  data-visualization 

Предполагая, что у меня есть две независимые случайные величины, и я хочу максимально уменьшить ковариацию между ними, не теряя слишком много «сигнала», поможет ли центрирование? Я где-то читал, что среднее значение центрирования уменьшает корреляцию значительным фактором, поэтому я думаю, что для ковариации должно быть то же самое.

11 correlation  covariance  random-vector 

Для заданной случайной величины с распределением вероятности корреляционная матрица является положительной полуопределенной, т.е. ее собственные значения положительны или ноль.nnnXiXiX_iP(X1,…,Xn)P(X1,…,Xn)P(X_1,\ldots,X_n)Cij=E[XiXj]−E[Xi]E[Xj]Cij=E[XiXj]−E[Xi]E[Xj]C_{ij}=E[X_i X_j]-E[X_i]E[X_j] Меня интересуют условия на , которые необходимы и / или достаточны для того, чтобы имело нулевых собственных значений. Например, достаточным условием является то, что случайные величины не являются независимыми: для …

11 correlation 

mgcvПакет Rимеет две функции для установки взаимодействия Тензор продукта: te()и ti(). Я понимаю основное разделение труда между ними (подгонка нелинейного взаимодействия против разложения этого взаимодействия на основные эффекты и взаимодействие). Чего я не понимаю, так это почему te(x1, x2)и ti(x1) + ti(x2) + ti(x1, x2)может дать (немного) разные результаты. MWE …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

Предположим, что равномерно распределен на . Пусть и . Покажите, что корреляция между и равна нулю.[ 0 , 2 π ] Y = sin X Z = cos X Y ZXXX[0,2π][0,2π][0, 2\pi]Y=sinXY=sin⁡XY = \sin XZ=cosXZ=cos⁡XZ = \cos XYYYZZZ Кажется, мне нужно знать стандартное отклонение синуса и косинуса и их ковариацию. …

11 correlation  variance  random-variable  expected-value 

Я пытался лучше понять Ковариацию двух случайных переменных и понять, как первый человек, который об этом подумал, пришел к определению, которое обычно используется в статистике. Я пошел в Википедию, чтобы понять это лучше. Из статьи видно, что хороший показатель-кандидат или величина для должны обладать следующими свойствами:Cov(X,Y)Cov(X,Y)Cov(X,Y) Он должен иметь положительный …

11 correlation  covariance