correlation पर टैग किए गए जवाब

एक पुरानी कहावत है: "सहसंबंध का मतलब करणीय नहीं है"। जब मैं सिखाता हूं, तो मैं इस बिंदु को स्पष्ट करने के लिए निम्नलिखित मानक उदाहरणों का उपयोग करता हूं: डेनमार्क में सारस और जन्म दर की संख्या; अमेरिका और शराब में पुजारियों की संख्या; 20 वीं शताब्दी की शुरुआत …

74 correlation  teaching 

मुझे पता है कि सहसंबंध का अर्थ कार्य-कारण नहीं है, लेकिन सह-संबंध का अभाव कार्य-कारण का अभाव है?

73 correlation  causality 

सिमुलेशन अध्ययन के लिए मुझे यादृच्छिक चर उत्पन्न करना होगा जो मौजूदा चर लिए पूर्वनिर्मित (जनसंख्या) सहसंबंध दिखाते हैं ।YYY मैंने Rपैकेजों पर ध्यान दिया copulaऔर CDVineजो एक दी गई निर्भरता संरचना के साथ यादृच्छिक बहुभिन्नरूपी वितरण का उत्पादन कर सकते हैं। हालाँकि, किसी मौजूदा चर के परिणामस्वरूप चर को …

71 r  correlation  random-variable  random-generation  independence  assumptions  random-variable  unbiased-estimator  regression  hypothesis-testing  heteroscedasticity  generalized-least-squares  distributions  networks  data-visualization  sas  reproducible-research  philosophical  time-series  variance  outliers  quality-control  mean  multilevel-analysis  average  weighted-mean  regression  confidence-interval  prediction-interval  correlation  matlab  matrix  data-mining  maximum-likelihood  r  time-series  survival  predictive-models 

मैंने उम्मीद की थी कि सहसंबंध गुणांक एक प्रतिगमन ढलान (बीटा) के समान होगा, हालांकि दोनों की तुलना करने के बाद, वे अलग हैं। वे कैसे भिन्न होते हैं - वे क्या अलग जानकारी देते हैं?

69 regression  correlation 

किन मामलों में एक को दूसरे पर पसंद करना चाहिए? मैंने किसी ऐसे व्यक्ति को पाया, जो शैक्षणिक कारणों से केंडल के लिए लाभ का दावा करता है , क्या अन्य कारण हैं?

69 correlation  nonparametric  spearman-rho  kendall-tau 

मैं विभिन्न मैट्रिसेस (मुख्य रूप से लॉजिस्टिक रिग्रेशन) पर कुछ गणना कर रहा हूं और मुझे आमतौर पर "मैट्रिक्स एकवचन" में त्रुटि मिलती है, जहां मुझे वापस जाना पड़ता है और सहसंबद्ध चर को हटाना पड़ता है। यहाँ मेरा सवाल यह है कि आप "अति" सहसंबद्ध मैट्रिक्स पर क्या विचार …

67 regression  correlation  matrix  multicollinearity  singular 

मेरे पास कई सौ माप हैं। अब, मैं हर उपाय के साथ हर उपाय को सहसंबद्ध करने के लिए कुछ प्रकार के सॉफ्टवेयर का उपयोग करने पर विचार कर रहा हूं। इसका मतलब है कि हजारों सहसंबंध हैं। इनमें (सांख्यिकीय रूप से) एक उच्च सहसंबंध होना चाहिए, भले ही डेटा …

66 correlation  multiple-comparisons  permutation-test 

मैं अनुभव से जानता हूं कि यह मामला है। मैंने अभी-अभी ऐसे मॉडल विकसित किए हैं, जो इस कॉन्डम में चलते हैं। मुझे यह भी संदेह है कि यह जरूरी नहीं कि हां / कोई जवाब नहीं है। मेरा मतलब है कि यदि ए और बी दोनों सी के साथ …

62 correlation  cross-correlation 

मुझे खेद है कि अगर यह थोड़ा बहुत बुनियादी लगता है, लेकिन मुझे लगता है कि मैं यहाँ समझ की पुष्टि करने के लिए देख रहा हूँ। मुझे लगता है कि मुझे दो चरणों में ऐसा करना होगा, और मैंने सहसंबंध मैट्रीक को उकसाने की कोशिश की है, लेकिन यह …

53 probability  correlation  conditional-probability  random-generation 

क्यों और कब हमें "पीयरसन", "स्पीयरमैन", या "केंडल के ताऊ" जैसे सांख्यिकीय सहसंबंध माप पर पारस्परिक जानकारी का उपयोग करना चाहिए?

51 correlation  mathematical-statistics  mutual-information 

मेडिकल रिसर्च के लिए प्रैक्टिकल स्टेटिस्टिक्स से लिया गया जहां डगलस ऑल्टमैन पृष्ठ 285 में लिखते हैं: ... किसी भी दो मात्राओं के लिए X और Y, X का XY के साथ संबंध होगा। वास्तव में, भले ही X और Y यादृच्छिक संख्याओं के नमूने हैं, हम X और XY …

49 correlation  random-variable  intuition 

में बेवकूफ ब्रेन: एक Neuroscientist बताता है कि आपका सिर वास्तव में ऊपर करने के लिए है , डीन बर्नेट ने लिखा है ऊंचाई और बुद्धिमत्ता के बीच सहसंबंध का आमतौर पर रूप में उल्लेख किया जाता है , जिसका अर्थ है कि ऊंचाई और बुद्धिमत्ता केवल से लोगों में …

48 correlation  neuroscience 

मेरे पास 2 टाइम-सीरीज़ (दोनों चिकनी) हैं जो मैं यह देखना चाहता हूं कि वे कितने सहसंबद्ध हैं। मैं पियर्सन सहसंबंध गुणांक का उपयोग करने का इरादा रखता हूं। क्या यह उचित है? मेरा दूसरा सवाल यह है कि मैं 2 टाइम-सीरीज़ के साथ-साथ मुझे पसंद करने के लिए नमूना …

47 time-series  correlation  pearson-r  smoothing 

मुझे आश्चर्य हो रहा है कि क्या यह व्याख्या में फर्क करता है कि क्या केवल आश्रित, आश्रित और स्वतंत्र, या केवल स्वतंत्र चर ही रूपांतरित हैं। के मामले पर विचार करें log(DV) = Intercept + B1*IV + Error मैं IV की व्याख्या प्रतिशत वृद्धि के रूप में कर सकता …

46 regression  data-transformation  interpretation  regression-coefficients  logarithm  r  dataset  stata  hypothesis-testing  contingency-tables  hypothesis-testing  statistical-significance  standard-deviation  unbiased-estimator  t-distribution  r  functional-data-analysis  maximum-likelihood  bootstrap  regression  change-point  regression  sas  hypothesis-testing  bayesian  randomness  predictive-models  nonparametric  terminology  parametric  correlation  effect-size  loess  mean  pdf  quantile-function  bioinformatics  regression  terminology  r-squared  pdf  maximum  multivariate-analysis  references  data-visualization  r  pca  r  mixed-model  lme4-nlme  distributions  probability  bayesian  prior  anova  chi-squared  binomial  generalized-linear-model  anova  repeated-measures  t-test  post-hoc  clustering  variance  probability  hypothesis-testing  references  binomial  profile-likelihood  self-study  excel  data-transformation  skewness  distributions  statistical-significance  econometrics  spatial  r  regression  anova  spss  linear-model 

दो बूलियन वैक्टर हैं, जिनमें 0 और 1 ही हैं। यदि मैं पियरसन या स्पीयरमैन सहसंबंध की गणना करता हूं, तो क्या वे सार्थक या उचित हैं?

42 correlation  binary-data  pearson-r  spearman-rho