Questions marquées «correlation»

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

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Corrélations entre variables continues et catégorielles (nominales)
J'aimerais trouver la corrélation entre une variable continue (variable dépendante) et une variable catégorique (nominale: genre, variable indépendante). Les données continues ne sont pas normalement distribuées. Auparavant, je l'avais calculé en utilisant Spearman . Cependant, on m'a dit que ce n'est pas correct.ρρ\rho Lors de mes recherches sur Internet, j’ai …
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Relation entre
Disons que j'ai deux tableaux à dimension, un 1a1a1a_1 et . Chacun contient 100 points de données. correspond aux données réelles et la prédiction du modèle. Dans ce cas, la valeur de serait: Entre-temps, cela serait égal à la valeur carrée du coefficient de corrélation, Maintenant, si j'échange les deux: …
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calculé manuellement ne correspond pas à randomForest () pour tester de nouvelles données
Je sais que cette question est assez spécifique R, mais je pense peut-être à la variance des proportions expliquée, , de manière incorrecte. Voici.R2R2R^2 J'essaie d'utiliser le Rpaquet randomForest. J'ai des données d'entraînement et des données de test. Lorsque j'adapte un modèle de forêt aléatoire, la randomForestfonction vous permet de …
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Qu'est-ce que la symétrie composée en anglais?
J'ai récemment réalisé qu'un modèle mixte avec un seul sujet comme facteur aléatoire et les autres facteurs comme facteurs fixes équivaut à une ANOVA lors de la définition de la structure corrélationnelle du modèle mixte sur une symétrie composée. Par conséquent, j'aimerais savoir ce que signifie la symétrie composée dans …
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Pourquoi y a-t-il une différence entre le calcul manuel d'un intervalle de confiance de 95% selon la régression logistique et l'utilisation de la fonction confint () dans R?
Cher tout le monde - J'ai remarqué quelque chose d'étrange que je ne peux pas expliquer, pouvez-vous? En résumé: l'approche manuelle pour calculer un intervalle de confiance dans un modèle de régression logistique et la fonction R confint()donnent des résultats différents. Je suis passé par la régression logistique appliquée de …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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Variance du produit des variables dépendantes
Quelle est la formule de variance du produit des variables dépendantes? Dans le cas de variables indépendantes, la formule est simple: var(XY)=E(X2Y2)−E(XY)2=var(X)var(Y)+var(X)E(Y)2+var(Y)E(X)2var(XY)=E(X2Y2)−E(XY)2=var(X)var(Y)+var(X)E(Y)2+var(Y)E(X)2 {\rm var}(XY) = E(X^{2}Y^{2}) - E(XY)^{2} = {\rm var}(X){\rm var}(Y) + {\rm var}(X)E(Y)^2 + {\rm var}(Y)E(X)^2 Mais quelle est la formule des variables corrélées? Au fait, comment puis-je …
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Si «la corrélation n'implique pas de causalité», alors si je trouve une corrélation statistiquement significative, comment puis-je prouver la causalité?
Je comprends que la corrélation n'est pas une causalité . Supposons que nous obtenions une forte corrélation entre deux variables. Comment vérifiez-vous si cette corrélation est réellement causale? Ou, dans quelles conditions, exactement, pouvons-nous utiliser des données expérimentales pour déduire une relation causale entre deux ou plusieurs variables?
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Comment gérer les données hiérarchiques / imbriquées dans l'apprentissage automatique
Je vais expliquer mon problème avec un exemple. Supposons que vous souhaitiez prédire le revenu d'un individu en fonction de certains attributs: {âge, sexe, pays, région, ville}. Vous avez un ensemble de données de formation comme ça train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, …
29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 
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