Ceci est juste un exemple que j'ai rencontré plusieurs fois, donc je n'ai pas d'échantillons de données. Exécution d'un modèle de régression linéaire dans R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1est une variable continue. x2est catégorique et a trois valeurs, par exemple "Low", "Medium" et "High". Cependant, la …
J'ai une matrice , où est le nombre de gènes et est le nombre de patients. Quiconque a travaillé avec de telles données sait que est toujours supérieur à . En utilisant la sélection des fonctionnalités, j'ai réduit à un nombre plus raisonnable, mais est toujours supérieur à .p n …
Existe-t-il une fonction pour tester l'hypothèse que la corrélation de deux vecteurs est égale à un nombre donné, disons 0,75? En utilisant cor.test, je peux tester cor = 0 et je peux voir si 0,75 est à l'intérieur de l'intervalle de confiance. Mais existe-t-il une fonction pour calculer la valeur …
Dans cette question, ils demandent comment comparer Pearson r pour deux groupes indépendants (tels que les hommes contre les femmes). La réponse et les commentaires suggèrent deux façons: Utilisez la formule bien connue de Fisher utilisant la "z-tranformation" de r; Utilisez la comparaison des pentes (coefficients de régression). Ce dernier …
J'ai huit variables indépendantes et une dépendante. J'ai exécuté une matrice de corrélation, et 5 d'entre eux ont une faible corrélation avec le DV. J'ai ensuite exécuté une régression multiple pas à pas pour voir si certains / tous les IV peuvent prédire le DV. La régression a montré que …
Étant donné deux variables aléatoires hautement corrélées et Y , je voudrais limiter la probabilité que la différence | X - Y | dépasse un certain montant: P ( | X - Y | > K ) < δXXXYYY|X−Y||X−Y| |X - Y| P(|X−Y|>K)<δP(|X−Y|>K)<δ P( |X - Y| > K) < …
L'occurrence pas si rare lorsqu'il s'agit de modèles mixtes maximaux complexes (estimation de tous les effets aléatoires possibles pour des données et un modèle donnés) est parfaite (+1 ou -1) ou une corrélation presque parfaite entre certains effets aléatoires. Aux fins de la discussion, observons le modèle et le résumé …
Fermé . Cette question est basée sur l'opinion . Il n'accepte pas actuellement les réponses. Vous souhaitez améliorer cette question? Mettez à jour la question afin d'y répondre avec des faits et des citations en modifiant ce message . Fermé il y a 2 ans . Malgré les efforts importants …
Je veux déterminer lequel des deux ensembles de données (B1, B2) correspond le mieux (pearsons r) à un autre ensemble (A). Il manque des données dans tous les ensembles de données. Comment puis-je déterminer si la corrélation résultante est significativement différente ou non? Par exemple, 8426 valeurs sont présentes dans …
J'ai un ensemble de données avec une variable dépendante et indépendante. Les deux ne sont pas une série chronologique. J'ai 120 observations. Le coefficient de corrélation est de 0,43 Après ce calcul, j'ai ajouté une colonne pour les deux variables avec la moyenne pour 12 observations, résultant en 2 nouvelles …
Il est bien connu que l'indépendance des variables aléatoires implique une corrélation nulle, mais une corrélation nulle n'implique pas nécessairement l'indépendance. Je suis tombé sur de nombreux exemples mathématiques démontrant la dépendance malgré une corrélation nulle. Existe-t-il des exemples concrets pour soutenir ce fait?
C'est en fait l'un des problèmes de la 4ème édition de Gujarati Basic Econometrics (Q3.11) et dit que le coefficient de corrélation est invariant par rapport au changement d'origine et d'échelle, c'est-à-dire où , , , sont des constantes arbitraires.corr(aX+b,cY+d)=corr(X,Y)corr(aX+b,cY+d)=corr(X,Y)\text{corr}(aX+b, cY+d) = \text{corr}(X,Y)aaabbbcccddd Mais ma principale question est la suivante: …
Est-il possible d'avoir un ensemble de variables non corrélées mais linéairement dépendantes?KKK c'est-à-dire et∑ K i = 1 a i x i = 0cor(xi,xj)=0cor(xi,xj)=0cor(x_i, x_j)=0∑Ki=1aixi=0∑i=1Kaixi=0 \sum_{i=1}^K a_ix_i=0 Si oui, pouvez-vous écrire un exemple? EDIT: Des réponses, il s'ensuit que ce n'est pas possible. Serait-il au moins possible que où est …
Supose est une matrice de données moyenne centrée. La matrice est , a valeurs propres distinctes et vecteurs propres , ... , qui sont orthogonaux.S = cov ( A ) m × m m s 1 s 2 s mUNEA\mathbf AS =cov( A )S=cov(A)\mathbf S=\text{cov}(\mathbf A)m × mm×mm\times mmmms1s1\mathbf s_1s2s2\mathbf …
J'ai le jeu de données simple suivant avec deux variables continues; c'est à dire: d = data.frame(x=runif(100,0,100),y = runif(100,0,100)) plot(d$x,d$y) abline(lm(y~x,d), col="red") cor(d$x,d$y) # = 0.2135273 J'ai besoin de réorganiser les données de manière à ce que la corrélation entre les variables soit ~ 0,6. Je dois garder les moyennes …
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