Il existe un vieil adage: "Corrélation ne signifie pas causalité". Quand j'enseigne, j'ai tendance à utiliser les exemples standard suivants pour illustrer ce point: nombre de cigognes et taux de natalité au Danemark; nombre de prêtres en Amérique et alcoolisme; au début du XXe siècle, il existait une forte corrélation …
Pour une étude de simulation , je dois générer des variables aléatoires qui montrent une corrélation prefined (population) à une variable existante .YYY J'ai examiné les Rpackages copulaet ceux CDVinequi peuvent produire des distributions multivariées aléatoires avec une structure de dépendance donnée. Cependant, il n'est pas possible de fixer l'une …
Je me serais attendu à ce que le coefficient de corrélation soit identique à une pente de régression (bêta). Cependant, juste après avoir comparé les deux, ils sont différents. En quoi diffèrent-ils - quelles informations donnent-ils?
Dans quels cas doit-on préférer l'un à l'autre? J'ai trouvé quelqu'un qui revendique un avantage pour Kendall, pour des raisons pédagogiques , y a-t-il d'autres raisons?
Je fais des calculs sur différentes matrices (principalement dans la régression logistique) et je reçois généralement l'erreur "Matrix is singular", où je dois revenir en arrière et supprimer les variables corrélées. Ma question est la suivante: que considéreriez-vous comme une matrice "fortement" corrélée? Existe-t-il une valeur seuil de corrélation pour …
J'ai plusieurs centaines de mesures. Maintenant, je pense utiliser un logiciel pour corréler chaque mesure avec chaque mesure. Cela signifie qu'il existe des milliers de corrélations. Parmi ceux-ci, il devrait exister (statistiquement) une corrélation élevée, même si les données sont complètement aléatoires (chaque mesure n’a qu’une centaine de points de …
Je sais empiriquement que c'est le cas. Je viens de développer des modèles qui se heurtent à cette énigme. Je soupçonne également que ce n'est pas nécessairement une réponse oui / non. Je veux dire par là que si A et B sont tous deux corrélés avec C, cela peut …
Je suis désolé si cela semble un peu trop fondamental, mais je suppose que je cherche simplement à confirmer que nous comprenons. J'ai l'impression que je devrais le faire en deux étapes et j'ai commencé à essayer de grogner des matrices de corrélation, mais cela commence à peine à sembler …
Tiré de Statistiques pratiques pour la recherche médicale où Douglas Altman écrit à la page 285: ... pour deux quantités quelconques X et Y, X sera corrélé à XY. En effet, même si X et Y sont des échantillons de nombres aléatoires, on s’attendrait à ce que la corrélation de …
Dans le cerveau idiot: un neuroscientifique explique ce que fait réellement votre tête , a écrit Dean Burnett La corrélation entre la hauteur et l’intelligence est habituellement de , ce qui signifie que la hauteur et l’intelligence ne semblent être associées que chez 1 personne sur 5 .0,20.20.2111555 Cela me …
J'ai deux séries chronologiques (lisses) que j'aimerais corréler entre elles pour voir leur corrélation. J'ai l'intention d'utiliser le coefficient de corrélation de Pearson. Est-ce approprié? Ma deuxième question est que je peux choisir d’échantillonner les 2 séries chronologiques aussi bien que je le souhaite. c'est-à-dire que je peux choisir combien …
Je me demande si cela fait une différence d'interprétation si seules les variables dépendantes, indépendantes et dépendantes, ou uniquement les variables indépendantes sont transformées par un journal. Considérons le cas de log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Je peux interpréter l'IV comme l'augmentation en pourcentage, mais comment cela change-t-il …
J'ai compris que Random Forest et Extremely Randomized Trees diffèrent en ce sens que les divisions des arbres de Random Forest sont déterministes, alors qu'elles sont aléatoires dans le cas d'arbres extrêmement aléatoires (pour être plus précis, la division suivante est la meilleure parmi les divisions uniformes aléatoires dans les …
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