Avertissement: si vous trouvez que cette question est trop similaire à une autre, je suis heureux qu'elle soit fusionnée. Cependant, je n'ai pas trouvé de réponse satisfaisante ailleurs (et je n'ai pas encore la "réputation" de commenter ou de voter), donc j'ai pensé qu'il serait préférable de poser moi-même une …
J'ai deux ensembles de données où j'ai à ~ 250 000 valeurs pour 78 et 35 échantillons. Certains des échantillons appartiennent à une famille et cela peut avoir un effet sur les données. J'ai calculé la corrélation par paire et elle varie entre 0,7 et 0,95 mais je voudrais savoir …
Je lis le chapitre 13 "Adventures in Covariance" dans le ( superbe ) livre Statistical Rethinking de Richard McElreath où il présente le modèle hiérarchique suivant: ( REst une matrice de corrélation) L'auteur explique qu'il LKJcorrs'agit d'un a priori faiblement informatif qui fonctionne comme un a priori de régularisation pour …
Considérons une régression simple (normalité non supposée): où e i est avec la moyenne 0 et l'écart type σ . Les estimations des moindres carrés de a et b ne sont-elles pas corrélées?Ouije= a + b Xje+ eje,Yi=a+bXi+ei,Y_i = a + b X_i + e_i,ejeeie_i000σσ\sigmaaaabbb
J'ai écrit un programme pour simuler un pronation aléatoire de la carte. Chaque carte est numérotée, avec une couleur allant de CLUBS, DIAMONDS, HEARTS, SPADESet allant de deux à dix, puis Jack, Queen, King et Ace. Ainsi, les deux clubs ont un nombre de 1, les trois clubs un 2 …
Disons que j'ai un tableau avec les colonnes "A", "B" Existe-t-il une méthode statistique pour déterminer si "A" provoque le "B"? On ne peut pas vraiment utiliser le r de Pearson, car: il teste uniquement la corrélation entre les valeurs la corrélation n'est pas une causalité Le r de Pearson …
J'ai deux séries de données qui tracent l'âge médian au décès au fil du temps. Les deux séries montrent une augmentation de l'âge au décès au fil du temps, mais beaucoup plus basse que l'autre. Je veux déterminer si l'augmentation de l'âge au décès de l'échantillon inférieur est significativement différente …
De nombreux manuels de statistiques fournissent une illustration intuitive de ce que sont les vecteurs propres d'une matrice de covariance: Les vecteurs u et z forment les vecteurs propres (enfin les axes propres). C'est logique. Mais la seule chose qui me déroute, c'est que nous extrayons des vecteurs propres de …
Je connais quelques bons exemples de paires de variables aléatoires corrélées qui sont légèrement normales mais pas conjointement normales. Voir cette réponse de Dilip Sarwate , et celle de Cardinal . Je connais également un exemple de deux variables aléatoires normales dont la somme n'est pas normale. Voir cette réponse …
J'ai lu beaucoup de choses sur Dynamic Time Warping (DTW) récemment. Je suis très surpris qu'il n'y ait aucune littérature sur l'application du DTW aux séries chronologiques irrégulières, ou du moins je n'ai pas pu le trouver. Quelqu'un pourrait-il me donner une référence à quelque chose en rapport avec ce …
On dit souvent que le carré de la corrélation d'échantillon est équivalent au coefficient de détermination pour une régression linéaire simple. Je n'ai pas pu le démontrer moi-même et j'apprécierais une preuve complète de ce fait.r2r2r^2R2R2R^2
Un module en ligne que j'étudie indique qu'il ne faut jamais utiliser la corrélation de Pearson avec les données de proportion. Pourquoi pas? Ou, si c'est parfois OK ou toujours OK, pourquoi?
J'ai vu quelques discussions de non-statisticiens où ils semblent réinventer des mesures de corrélation en utilisant des informations mutuelles plutôt que de régression (ou des tests statistiques équivalents / étroitement liés). Je suppose qu'il y a une bonne raison pour laquelle les statisticiens n'adoptent pas cette approche. D'après mon profane, …
J'analyse un ensemble de données avec de nombreux paramètres (disons, 50-200) et je suis intéressé à regarder les relations entre les variables (par exemple en termes de diagrammes de dispersion à 2 variables ou d'histogrammes 2d). Cependant, pour ce nombre de paramètres, il semble impossible de dessiner un tableau 200x200 …
Pour les moindres carrés avec un prédicteur: y= βx + ϵy=βX+ϵy = \beta x + \epsilon Si et sont normalisés avant l'ajustement (c'est-à-dire ), alors:XXxyyy∼ N( 0 , 1 )∼N(0,1)\sim N(0,1) ββ\beta est le même que le coefficient de corrélation de Pearson, .rrr ββ\beta est le même dans la régression …
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