Questions marquées «correlation»

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

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Analyse de séries chronologiques avec de nombreuses valeurs nulles
Ce problème concerne en fait la détection des incendies, mais il est fortement analogue à certains problèmes de détection de désintégration radioactive. Le phénomène observé est à la fois sporadique et très variable; ainsi, une série chronologique sera constituée de longues chaînes de zéros interrompues par des valeurs variables. L'objectif …
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Corrélations réalisables pour les variables aléatoires lognormales
Considérons les variables aléatoires lognormales X1X1X_1 et X2X2X_2 avec log(X1)∼N(0,1)log⁡(X1)∼N(0,1)\log(X_1)\sim \mathcal{N}(0,1) et log(X2)∼N(0,σ2)log⁡(X2)∼N(0,σ2)\log(X_2)\sim \mathcal{N}(0,\sigma^2) . J'essaie de calculer ρmaxρmax\rho_{\max} et pour . Une étape dans la solution donnée que j'ai est:ρminρmin\rho_{\min}ρ(X1,X2)ρ(X1,X2)\rho (X_1,X_2) ρmax=ρ(exp(Z),exp(σZ))ρmax=ρ(exp⁡(Z),exp⁡(σZ))\rho_{\max}=\rho (\exp(Z),\exp(\sigma Z)) et ,ρmin=ρ(exp(Z),exp(−σZ))ρmin=ρ(exp⁡(Z),exp⁡(−σZ))\rho_{\min}=\rho (\exp(Z),\exp(-\sigma Z)) mais ils ont fait quelques références à la comonotonicité et à …
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Non-transitivité de la corrélation: corrélations entre le sexe et la taille du cerveau et entre la taille du cerveau et le QI, mais pas de corrélation entre le sexe et le QI
J'ai trouvé l'explication suivante sur un blog et j'aimerais obtenir plus d'informations sur la non-transitivité de la corrélation: Nous avons les faits incontestables suivants: En moyenne, il existe une différence de volume cérébral entre les hommes et les femmes Il existe une corrélation entre le QI et la taille du …
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Comment gérer une forte corrélation entre les prédicteurs dans la régression multiple?
J'ai trouvé une référence dans un article qui va comme: Selon Tabachnick et Fidell (1996), les variables indépendantes avec une corrélation bivariée supérieure à 0,70 ne devraient pas être incluses dans l'analyse de régression multiple. Problème: J'ai utilisé dans un plan de régression multiple 3 variables corrélées> 0,80, VIF à …
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Puis-je simplement supprimer l'une des deux variables prédictives qui sont fortement corrélées linéairement?
En utilisant le coefficient de corrélation de Pearson, j'ai plusieurs variables qui sont hautement corrélées ( et pour 2 paires de variables qui sont dans mon modèle).ρ = 0,978ρ=0,978\rho = 0.978ρ = 0,989ρ=0,989\rho = 0.989 La raison pour laquelle certaines variables sont fortement corrélées est qu’une variable est utilisée dans …
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Formule ACF et PACF
Je veux créer un code pour tracer ACF et PACF à partir de données de séries chronologiques. Tout comme ce graphique généré à partir de minitab (ci-dessous). J'ai essayé de rechercher la formule, mais je ne la comprends toujours pas bien. Pourriez-vous me dire la formule et comment l'utiliser, s'il …
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Comment est-il possible d'obtenir un bon modèle de régression linéaire lorsqu'il n'y a pas de corrélation substantielle entre la sortie et les prédicteurs?
J'ai formé un modèle de régression linéaire, en utilisant un ensemble de variables / fonctionnalités. Et le modèle a de bonnes performances. Cependant, j'ai réalisé qu'il n'y a pas de variable avec une bonne corrélation avec la variable prédite. Comment est-ce possible?
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Une corrélation non nulle implique-t-elle une dépendance?
Nous savons que la corrélation zéro n'implique pas l'indépendance. Je souhaite savoir si une corrélation non nulle implique une dépendance - c'est-à-dire si Corr(X,Y)≠0Corr(X,Y)≠0\text{Corr}(X,Y)\ne0 pour certaines variables aléatoires XXX et YYY , peut-on dire en général que fX,Y(x,y)≠fX(x)fY(y)fX,Y(x,y)≠fX(x)fY(y)f_{X,Y}(x,y) \ne f_X(x) f_Y(y) ?
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Exemples réels de corrélation confondus avec causalité
Je recherche des cas spécifiques et réels dans lesquels une relation de cause à effet a été indûment déduite de la preuve d'une corrélation. Plus précisément, je suis intéressé par des exemples qui répondent aux critères suivants: L'existence de la relation causale a été acceptée comme un fait suffisamment répandu …
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Analogie de la corrélation de Pearson pour 3 variables
Je voudrais savoir si une "corrélation" de trois variables est quelque chose, et si quoi, qu'est-ce que ce serait? Coefficient de corrélation du moment du produit de Pearson E{(X−μX)(Y−μY)}Var(X)Var(Y)−−−−−−−−−−−−√E{(X−μX)(Y−μY)}Var(X)Var(Y)\frac{\mathrm{E}\{(X-\mu_X)(Y-\mu_Y)\}}{\sqrt{\mathrm{Var}(X)\mathrm{Var}(Y)}} Maintenant, la question pour 3 variables: Est E{(X−μX)(Y−μY)(Z−μZ)}Var(X)Var(Y)Var(Z)−−−−−−−−−−−−−−−−−−√E{(X−μX)(Y−μY)(Z−μZ)}Var(X)Var(Y)Var(Z)\frac{\mathrm{E}\{(X-\mu_X)(Y-\mu_Y)(Z-\mu_Z)\}} {\sqrt{\mathrm{Var}(X)\mathrm{Var}(Y)\mathrm{Var}(Z)}} n'importe quoi? Dans R, cela semble être quelque chose d'interprétable: > a …
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