सहसंबंध के महत्व का आकलन करना

Question

मेरे पास दो चर हैं, और मैं उनके बीच उदाहरण के लिए पियर्सन सहसंबंध की गणना कर सकता हूं, लेकिन मैं कुछ समरूपता जानना चाहूंगा कि एक टी-टेस्ट मुझे क्या देगा (यानी सहसंबंध कितना महत्वपूर्ण है इसकी कुछ धारणा)।

क्या ऐसी किसी वस्तु का अस्तित्व है?

Comments

: फिशर परिवर्तन या एक टी परीक्षण एक छोटा स्पर्श tranformation के आधार पर प्रयोग करें en.wikipedia.org/wiki/...

— whuber

Answer 1

हाँ, आप एक प्राप्त कर सकते हैं शून्य परिकल्पना कि पियर्सन सम्बन्ध शून्य है के परीक्षण के लिए -value। Http://en.wikipedia.org/wiki/Pearson%27s_correlation#Inference देखें ।$p$

Comments

किसी और के लिए दिलचस्पी: यह आर के साथ किया जा सकता हैcor.test()

— Xodarap

Answer 2

एक विकल्प के रूप में, यह सुंदर पेपर (थोड़ा तकनीकी / मैथ्स, इसलिए सावधान) आपको गैर-सूचनात्मक बायेसियन निर्णय सिद्धांत सिद्धांत का उपयोग करके किसी भी सहसंबंध (न कि सिर्फ ) के लिए परीक्षण करने की अनुमति देता है ।$\rho=0$