Вопросы с тегом «spearman-rho»

Согласно Fritz, Моррис, и Ричлер (2011; смотри ниже), может быть вычислено как размер эффекта для Манна-Уитни U-тест с использованием формулы Это удобно мне, как я сообщить и в других случаях. Я хотел бы сообщить доверительный интервал для в дополнение к измерению величины эффекта.rrrr=zN−−√r=zN r = \frac{z}{\sqrt N} rrrrrr Вот мои …

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

(Большое спасибо за быстрые ответы! Я плохо задал вопрос, поэтому позвольте мне повторить.) Я не знаю, как выяснить, является ли разница между двумя корреляциями Спирмена статистически значимой. Я хотел бы знать, как это выяснить. Причина, которую я хотел выяснить, заключается в том, что в следующей статье: Основанная на Википедии семантическая …

13 hypothesis-testing  statistical-significance  spearman-rho 

В Википедии есть преобразование Фишера от ранга Спирмена до приблизительного z-показателя. Возможно, эта z-оценка отличается от нулевой гипотезы (ранг корреляции 0)? Эта страница имеет следующий пример: 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 

Примечание: этот вопрос является репостом, так как мой предыдущий вопрос пришлось удалить по юридическим причинам. Сравнивая PROC MIXED из SAS с функцией lmeиз nlmeпакета в R, я наткнулся на некоторые довольно запутанные различия. Более конкретно, степени свободы в разных тестах различаются между PROC MIXEDи lme, и я задавался вопросом, почему. …

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 

У меня есть данные, для которых я рассчитал корреляцию Спирмена и хочу визуализировать их для публикации. Зависимая переменная ранжируется, независимая переменная - нет. То, что я хочу визуализировать, является скорее общей тенденцией, чем фактическим наклоном, поэтому я оценил независимую и применил корреляцию / регрессию Спирмена. Но как только я подготовил …

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

У меня есть куча связанных наборов данных. Корреляции Пирсона между их парами обычно определенно больше, чем корреляции Спирмена. Это говорит о том, что любая корреляция является линейной, но можно ожидать, что даже если бы Пирсон и Спирмен были одинаковыми. Что это означает, когда существует определенный разрыв между корреляцией Пирсона и …

12 correlation  spearman-rho  pearson-r 

У меня есть GLMM формы: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Когда я использую drop1(model, test="Chi"), я получаю другие результаты, чем если бы я использовал Anova(model, type="III")из пакета автомобиля или summary(model). Последние два дают одинаковые ответы. Используя кучу сфабрикованных данных, я обнаружил, …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

В настоящее время я читаю предположения о корреляциях Пирсона. Важным предположением для последующего t-критерия является то, что обе переменные происходят из нормальных распределений; если они этого не делают, то рекомендуется использовать альтернативные меры, такие как Spearman rho. Корреляция Спирмена вычисляется как корреляция Пирсона, используя только ранги X и Y вместо …

9 correlation  normality-assumption  spearman-rho  ranks 

Похоже, что для управления упорядоченными измерениями исследователи обычно имеют дело с полихорической корреляцией . (Например, для создания матрицы перед выполнением Факторного анализа.) Почему так? Ранговый коэффициент корреляции Кендалла Тау и ранговой коэффициент корреляции Спирмена также подходят для упорядоченных данных. Любые пункты «за» и «против» для этих коэффициентов корреляции приветствуются.

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

Я тренирую искусственную нейронную сеть (обратное распространение, прямая связь) с ненормальными распределенными данными. Наряду с среднеквадратичной ошибкой в ​​литературе часто предлагается коэффициент корреляции Пирсона для оценки качества обученной сети. Но разумен ли коэффициент корреляции Пирсона, если данные обучения обычно не распространяются? Разве не разумнее использовать меру корреляции на основе рангов, …

9 correlation  neural-networks  spearman-rho