correlation पर टैग किए गए जवाब

एक सर्वेक्षण किया गया था जहां लोगों ने अपने मूल देश में प्रवेश करने और प्रवेश करने के लिए एक निश्चित स्माइली का उपयोग करने के लिए चुना था। मैंने पाठ प्रतिक्रियाओं को सांख्यिक में पुन: जोड़ दिया है। विश्लेषण के किस रूप का उपयोग किया जाना चाहिए (अधिमानतः एसपीएसएस …

11 correlation  spss  categorical-data 

डिस्क्लेमर: यह एक होमवर्क प्रोजेक्ट के लिए है। मैं हीरे की कीमतों के लिए सबसे अच्छे मॉडल के साथ आने की कोशिश कर रहा हूं, कई चर पर निर्भर करता है और मुझे लगता है कि अब तक बहुत अच्छा मॉडल है। हालाँकि मैं दो चर में चला गया हूँ …

11 regression  correlation  self-study  model-selection  multicollinearity 

मैं जांचना चाहता हूं कि क्या मैं वास्तव में [क्लासिक, रैखिक] कारक विश्लेषण (एफए) को समझ गया हूं , विशेष रूप से ऐसी धारणाएं जो एफए (और संभवतः बाद में) एफए से पहले बनी हैं। कुछ डेटा को शुरू में सहसंबद्ध किया जाना चाहिए और उनके बीच एक संभावित रैखिक …

11 correlation  factor-analysis  assumptions  dimensionality-reduction 

आमतौर पर को दो मानों के बीच अंतर का परीक्षण करने के लिए फिशर में बदल दिया जाता है । लेकिन, जब एक मेटा-विश्लेषण किया जाना है, तो हमें ऐसा कदम क्यों उठाना चाहिए? क्या यह माप त्रुटि या गैर-नमूना त्रुटि के लिए सही है और हमें यह क्यों मानना …

11 correlation  variance  sampling  meta-analysis 

मान लीजिए कि एक व्यवसाय के स्वामी के रूप में (या मार्केटिंग या कोई भी जो स्कैटर प्लॉट को समझता है) को दो वैरिएबल्स का एक स्कैटर प्लॉट दिखाया गया है: पिछले 5 वर्षों के लिए प्रति माह उत्पाद बिक्री की संख्या बनाम विज्ञापनों की संख्या (या किसी अन्य समय-पैमाने …

11 correlation  mathematical-statistics 

प्रतिगमन मॉडल है जहां साथ और , जिसमें का सहसंबंध गुणांक है ।a = 1.6 b = 0.4 r = 0.60302Y=a+bXY=a+bXY = a + bXa=1.6a=1.6a = 1.6b=0.4b=0.4b=0.4r=0.60302r=0.60302r = 0.60302 तो और तो चारों ओर बंद कर रहे हैं और समीकरण बन जाता है जहां और है, यह भी एक है …

11 correlation  regression-coefficients 

मैं असमान परिवर्तन (वेल्च परीक्षण) के साथ दो-नमूना टी-परीक्षण के बेयसियन समकक्ष की तलाश कर रहा हूं। मैं एक बहुभिन्नरूपी परीक्षण की भी तलाश कर रहा हूं, जैसे कि हॉटेलिंग का टी स्टेटिस्टिक। संदर्भों की सराहना की। बहुभिन्नरूपी मामले के लिए, मान लें कि हमारे पास और , जहां (resp …

11 correlation  bayesian  t-test  heteroscedasticity 

एक पेपर में मैंने लिखा है कि मैं और बजाय रैंडम वेरिएबल और मॉडल करता हूं, जब और अत्यधिक सहसंबद्ध होते हैं और समान रूप से होने वाली समस्याओं (जैसे वे मेरे आवेदन में हैं) को प्रभावी ढंग से हटाने के लिए । रेफरी चाहते हैं कि मैं एक संदर्भ …

11 correlation  multicollinearity 

मैं खोज कर रहा हूं कि (नेत्रहीन) प्रथम वर्ष के छात्रों को सरल रेखीय सहसंबंध कैसे समझाएं। कल्पना करने का शास्त्रीय तरीका एक सीधा प्रतिगमन लाइन के साथ वाई ~ एक्स स्कैटर प्लॉट देना होगा। हाल ही में, मुझे इस तरह के ग्राफिक्स को प्लॉट 3 और छवियों से जोड़कर, …

11 r  data-visualization  regression  correlation 

एक MANOVA में आश्रित चर "बहुत दृढ़ता से सहसंबद्ध" नहीं होना चाहिए। लेकिन एक सहसंबंध कितना मजबूत है? इस मुद्दे पर लोगों की राय लेना दिलचस्प होगा। उदाहरण के लिए, क्या आप निम्न स्थितियों में MANOVA के साथ आगे बढ़ेंगे? Y1 और Y2 का संबंध औरपी < 0.005आर = 0.3r=0.3r=0.3पी …

11 correlation  anova  multivariate-analysis  rule-of-thumb  manova 

मैं एक सर्वेक्षण में अलग-अलग सवालों के जवाबों के बीच सहसंबंधों की तलाश कर रहा हूं ("उम, चलो देखते हैं कि प्रश्न 11 के उत्तर प्रश्न 78 के साथ संबंधित हैं")। सभी उत्तर स्पष्ट हैं (उनमें से अधिकांश "बहुत दुखी" से "बहुत खुश" तक हैं), लेकिन कुछ के पास उत्तरों …

11 r  correlation  categorical-data  data-visualization 

यह मानते हुए कि मेरे पास दो गैर-स्वतंत्र यादृच्छिक चर हैं और मैं बहुत अधिक "सिग्नल" खोए बिना यथासंभव उनके बीच सहसंबंध कम करना चाहता हूं, क्या इसका मतलब मदद करना है? मैं कहीं पढ़ता हूं कि इसका मतलब है कि एक महत्वपूर्ण कारक द्वारा केंद्रसंबंध कम हो जाता है, …

11 correlation  covariance  random-vector 

यादृच्छिक चर को देखते हुए , प्रायिकता वितरण , सहसंबंध मैट्रिक्स सकारात्मक अर्ध-निश्चित है, अर्थात इसका सकारात्मक या शून्य हैं।nnnXiXiX_iP(X1,…,Xn)P(X1,…,Xn)P(X_1,\ldots,X_n)Cij=E[XiXj]−E[Xi]E[Xj]Cij=E[XiXj]−E[Xi]E[Xj]C_{ij}=E[X_i X_j]-E[X_i]E[X_j] मैं पर स्थिति में दिलचस्पी कि आवश्यक और / या पर्याप्त हैं के लिए के लिए शून्य eigenvalues। उदाहरण के लिए, एक पर्याप्त शर्त यह है कि यादृच्छिक चर …

11 correlation 

mgcvके लिए पैकेज Rफिटिंग टेन्सर उत्पाद बातचीत के लिए दो कार्य करता है: te()और ti()। मैं दोनों के बीच श्रम के बुनियादी विभाजन को समझता हूं (गैर-रैखिक बातचीत को फिट करना बनाम इस बातचीत को मुख्य प्रभावों और एक इंटरैक्शन में विघटित करना)। क्या मुझे समझ नहीं आता क्यों है …

11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 

मान लीजिए कि XXX को समान रूप से पर वितरित किया गया है [0,2π][0,2π][0, 2\pi]। चलो Y=sinXY=sin⁡XY = \sin X और Z=cosXZ=cos⁡XZ = \cos X । दिखाएँ कि YYY और बीच संबंध ZZZशून्य है। ऐसा लगता है कि मुझे साइन और कोसाइन के मानक विचलन, और उनके सह-अस्तित्व को जानना …

11 correlation  variance  random-variable  expected-value