Questions marquées «correlation»

Une mesure du degré d'association linéaire entre une paire de variables.

1
La transformation de r en Fisher z profite-t-elle d'une méta-analyse?
Habituellement, est transformé en Fisher pour tester la différence entre deux valeurs . Mais, lorsqu'une méta-analyse doit être effectuée, pourquoi devrions-nous prendre une telle mesure? Corrige-t-il l'erreur de mesure ou l'erreur non due à l'échantillonnage et pourquoi devrions-nous supposer que est une estimation imparfaite de la corrélation de la population?z …
4
MANOVA et corrélations entre variables dépendantes: quelle est la force trop forte?
Les variables dépendantes dans une MANOVA ne doivent pas être "trop ​​fortement corrélées". Mais à quel point une corrélation est-elle trop forte? Il serait intéressant de recueillir l'opinion des gens sur cette question. Par exemple, feriez-vous avec MANOVA dans les situations suivantes? Y1 et Y2 sont corrélés avec etp < …
2
Évaluer rapidement (visuellement) les corrélations entre les données catégorielles ordonnées dans R?
Je recherche des corrélations entre les réponses à différentes questions dans une enquête ("euh, voyons si les réponses à la question 11 sont en corrélation avec celles de la question 78"). Toutes les réponses sont catégoriques (la plupart vont de «très malheureux» à «très heureux»), mais quelques-unes ont un ensemble …
3
Le centrage signifie-t-il réduire la covariance?
En supposant que j'ai deux variables aléatoires non indépendantes et que je souhaite réduire la covariance entre elles autant que possible sans perdre trop de "signal", cela signifie-t-il que le centrage aide? J'ai lu quelque part que le centrage moyen réduit la corrélation d'un facteur significatif, donc je pense que …
4
Conditions suffisantes et nécessaires pour une valeur propre nulle d'une matrice de corrélation
Étant donné variable aléatoire , avec une distribution de probabilité , la matrice de corrélation est positive semi-définie, c'est-à-dire ses valeurs propres sont positifs ou nuls.nnnXiXiX_iP( X1, … , Xn)P(X1,…,Xn)P(X_1,\ldots,X_n)Cje j= E[ XjeXj] - E[ Xje] E[ Xj]Cij=E[XiXj]−E[Xi]E[Xj]C_{ij}=E[X_i X_j]-E[X_i]E[X_j] Je m'intéresse aux conditions sur qui sont nécessaires et / ou …
1
R / mgcv: Pourquoi les produits tenseurs te () et ti () produisent-ils des surfaces différentes?
Le mgcvpackage pour Ra deux fonctions pour ajuster les interactions des produits tensoriels: te()et ti(). Je comprends la division de base du travail entre les deux (ajustement d'une interaction non linéaire vs décomposition de cette interaction en effets principaux et interaction). Ce que je ne comprends pas, c'est pourquoi te(x1, …
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 
2
Corrélation entre sinus et cosinus
Supposons que soit uniformément distribué sur . Laissez et . Montrer que la corrélation entre et est nulle.XXX[0,2π][0,2π][0, 2\pi]Y=sinXY=sin⁡XY = \sin XZ=cosXZ=cos⁡XZ = \cos XYYYZZZ Il semble que j'aurais besoin de connaître l'écart type du sinus et du cosinus, ainsi que leur covariance. Comment puis-je les calculer? Je pense que …
5
Intuition sur la définition de la covariance
J'essayais de mieux comprendre la covariance de deux variables aléatoires et de comprendre comment la première personne qui y avait pensé était arrivée à la définition couramment utilisée en statistique. Je suis allé sur wikipedia pour mieux le comprendre. D'après l'article, il semble qu'une bonne mesure ou quantité candidate pour …
En utilisant notre site, vous reconnaissez avoir lu et compris notre politique liée aux cookies et notre politique de confidentialité.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.