Вопросы с тегом «correlation»

Я только что наткнулся на эту статью , в которой описывается, как вычислить повторяемость (или надежность, или внутриклассовую корреляцию) измерения с помощью моделирования смешанных эффектов. Код R будет: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute the unadjusted …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Есть три случайные величины, . Три корреляции между тремя переменными одинаковы. То есть,x,y,zx,y,zx,y,z ρ=cor(x,y)=cor(x,z)=cor(y,z)ρ=cor(x,y)=cor(x,z)=cor(y,z)\rho=\textrm{cor}(x,y)=\textrm{cor}(x,z)=\textrm{cor}(y,z) Какую самую тесную границу вы можете дать для ?ρρ\rho

28 correlation  correlation-matrix 

Когда я использую GAM, он дает мне остаточный DF, (последняя строка в коде). Что это значит? Выходя за рамки примера GAM, в общем, может ли число степеней свободы быть нецелым числом?26,626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median 3Q …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Любимая поговорка многих статистиков гласит: «Корреляция не подразумевает причинно-следственную связь». Это, конечно, правда, но одна вещь, которая, похоже, здесь подразумевается, это то, что корреляция имеет мало или вообще не имеет значения. Это правда? Разве бесполезно знать, что две переменные коррелируют? Я не могу себе представить, что это так. Я не …

27 correlation  predictive-models  causality 

Я заметил, что в среднем абсолютное значение коэффициента корреляции Пирсона является константой, близкой к любой паре независимых случайных блужданий, независимо от длины блуждания.0.560.42 Может кто-нибудь объяснить это явление? Я ожидал, что корреляции уменьшатся с увеличением длины прогулки, как и в любой случайной последовательности. Для своих экспериментов я использовал случайные прогулки …

27 time-series  correlation  stationarity  random-walk 

Мой профессор статистики утверждает, что слово «корреляция» применяется строго к линейным отношениям между переменными, тогда как слово «ассоциация» широко применяется к любому типу отношений. Другими словами, он утверждает, что термин «нелинейная корреляция» является оксюмороном. Из того, что я могу сделать из этого раздела в статье в Википедии « Корреляция и …

27 correlation  terminology  non-independent 

Может быть, этот вопрос наивный, но: Если линейная регрессия тесно связана с коэффициентом корреляции Пирсона, существуют ли какие-либо методы регрессии, тесно связанные с коэффициентами корреляции Кендалла и Спирмена?

27 regression  correlation  pearson-r  spearman-rho  kendall-tau 

Межрыночный анализ - это метод моделирования поведения рынка путем нахождения отношений между различными рынками. Часто рассчитывается корреляция между двумя рынками, например, S & P 500 и 30-летними казначейскими обязательствами США. Эти вычисления чаще всего основаны на ценовых данных, что очевидно для всех, что они не соответствуют определению стационарных временных рядов. …

27 correlation  stationarity 

У меня есть корреляционная матрица возвращений безопасности, чей определитель равен нулю. (Это немного удивительно, поскольку выборочная корреляционная матрица и соответствующая ковариационная матрица теоретически должны быть положительно определенными.) Моя гипотеза состоит в том, что по крайней мере одна ценная бумага линейно зависит от других ценных бумаг. Есть ли в R функция, …

26 r  correlation  pca  linear-model  svd 

Можно ли найти значение р в корреляции Пирсона в R? Чтобы найти корреляцию Пирсона, я обычно делаю это col1 = c(1,2,3,4) col2 = c(1,4,3,5) cor(col1,col2) # [1] 0.8315218 Но как я могу найти р-значение этого?

26 r  correlation  p-value  pearson-r 

Любой трудолюбивый студент является контрпримером к тому, что «все студенты ленивы». Каковы некоторые простые контрпримеры, если «случайные переменные и некоррелированы, то они независимы»?XXXYYY

26 correlation  random-variable  independence 

В настоящее время я использую линейные модели со смешанным эффектом. Я использую пакет "lme4" в R. Мои модели принимают форму: model <- lmer(response ~ predictor1 + predictor2 + (1 | random effect)) Перед запуском моих моделей я проверил возможную мультиколлинеарность между предикторами. Я сделал это путем: Создайте план данных из …

26 r  correlation  mixed-model  lme4-nlme  multicollinearity 

Я прочитал статью, в которой говорится, что при использовании запланированных контрастов для поиска средств, которые отличаются однонаправленным ANOVA, контрасты должны быть ортогональными, чтобы они были некоррелированными и не допускали раздувания ошибки I типа. Я не понимаю, почему ортогональность будет означать некоррелированные при любых обстоятельствах. Я не могу найти визуальное / …

25 correlation  independence 

В течение некоторого времени я искал хорошее вводное чтение по Copulas для моего семинара. Я нахожу много материалов, которые говорят о теоретических аспектах, и это хорошо, но прежде чем перейти к ним, я стремлюсь построить хорошее интуитивное понимание по этой теме. Может ли кто-нибудь предложить какие-нибудь хорошие статьи, которые обеспечат …

25 correlation  references  marginal  copula 

Меня интересует геометрический смысл множественной корреляции и коэффициента детерминации в регрессии или в векторной записи,R 2 y i = β 1 + β 2 x 2 , i + ⋯ + β k x k , i + ϵ iRRRR2R2R^2yi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} + \dots + \beta_k x_{k,i} …

24 regression  correlation  multiple-regression  r-squared  geometry