Je viens de tomber sur cet article , qui décrit comment calculer la répétabilité (aka fiabilité, aka corrélation intraclasse) d'une mesure via la modélisation d'effets mixtes. Le code R serait: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = attr(vc,'sc')^2 intercept_var = attr(vc$id,'stddev')[1]^2 #compute …
Il existe trois variables aléatoires, x,y,zx,y,zx,y,z . Les trois corrélations entre les trois variables sont les mêmes. C'est, ρ=cor(x,y)=cor(x,z)=cor(y,z)ρ=cor(x,y)=cor(x,z)=cor(y,z)\rho=\textrm{cor}(x,y)=\textrm{cor}(x,z)=\textrm{cor}(y,z) Quelle est la limite la plus stricte que vous pouvez donner pour ρρ\rho ?
Lorsque j'utilise GAM, cela me donne un DF résiduel de (dernière ligne du code). Qu'est-ce que ça veut dire? Au-delà de l'exemple GAM, en général, le nombre de degrés de liberté peut-il être un nombre non entier?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) …
Un animal de compagnie disant de nombreux statisticiens est "La corrélation n'implique pas la causalité." C'est certainement vrai, mais une chose qui semble implicite ici est que la corrélation a peu ou pas de valeur. Est-ce vrai? Est-il inutile de savoir que deux variables sont corrélées? Je ne peux pas …
J'ai observé qu'en moyenne, la valeur absolue du coefficient de corrélation de Pearson est une constante proche de n'importe quelle paire de marches aléatoires indépendantes, quelle que soit la longueur de la marche.0.560.42 Quelqu'un peut-il expliquer ce phénomène? Je m'attendais à ce que les corrélations diminuent à mesure que la …
Peut-être que cette question est naïve, mais: Si la régression linéaire est étroitement liée au coefficient de corrélation de Pearson, existe-t-il des techniques de régression étroitement liées aux coefficients de corrélation de Kendall et Spearman?
Mon professeur de statistique prétend que le mot "corrélation" s'applique strictement aux relations linéaires entre les variables, tandis que le mot "association" s'applique largement à tout type de relation. En d'autres termes, il prétend que le terme "corrélation non linéaire" est un oxymore. D'après ce que je peux faire de …
L'analyse inter-marchés est une méthode de modélisation du comportement des marchés par la recherche de relations entre différents marchés. Souvent, une corrélation est calculée entre deux marchés, par exemple le S&P 500 et les bons du Trésor américain à 30 ans. Ces calculs sont le plus souvent basés sur des …
J'ai une matrice de corrélation des retours de titres dont le déterminant est zéro. (Cela est un peu surprenant car la matrice de corrélation d'échantillon et la matrice de covariance correspondante devraient théoriquement être définies positives.) Mon hypothèse est qu'au moins un titre dépend linéairement d'autres titres. Y a-t-il une …
Est-il possible de trouver la valeur de p dans la corrélation de Pearson dans R? Pour trouver la corrélation Pearson, je fais habituellement ceci col1 = c(1,2,3,4) col2 = c(1,4,3,5) cor(col1,col2) # [1] 0.8315218 Mais comment puis-je trouver la valeur de p de cela?
Tout étudiant qui travaille dur est un contre-exemple de "tous les étudiants sont paresseux". Quels sont les contre-exemples simples pour "si les variables aléatoires et sont pas corrélées, alors elles sont indépendantes"?XXXOuiOuiY
J'utilise actuellement des modèles linéaires à effets mixtes. J'utilise le package "lme4" dans R. Mes modèles prennent la forme: model <- lmer(response ~ predictor1 + predictor2 + (1 | random effect)) Avant d'exécuter mes modèles, j'ai vérifié la possible multicolinéarité entre les prédicteurs. Je l'ai fait par: Faire une trame …
J'ai lu un article disant que lorsque vous utilisez des contrastes planifiés pour trouver des moyens qui sont différents d'une manière ANOVA, les contrastes doivent être orthogonaux afin qu'ils ne soient pas corrélés et empêchent que l'erreur de type I ne soit gonflée. Je ne comprends pas pourquoi orthogonal signifierait …
Depuis quelque temps, je cherche une bonne lecture introductive sur les copules pour mon séminaire. Je trouve beaucoup de matériel qui parle d'aspects théoriques, ce qui est bien, mais avant de les aborder, je cherche à construire une bonne compréhension intuitive sur le sujet. Quelqu'un pourrait-il suggérer de bons articles …
Je m'intéresse à la signification géométrique de la corrélation multiple et du coefficient de détermination dans la régression , ou en notation vectorielle,R 2 y i = β 1 + β 2 x 2 , i + ⋯ + β k x k , i + ϵ iRRRR2R2R^2yi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 …
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