correlation पर टैग किए गए जवाब

मुझे सिर्फ ब्राउनियन / दूरी सहसंयोजक / सहसंबंध में पेश किया गया है (अस्पष्ट) । यह कई गैर-रैखिक स्थितियों में विशेष रूप से उपयोगी लगता है, जब निर्भरता के लिए परीक्षण किया जाता है। लेकिन इसका उपयोग बहुत बार नहीं किया जाता है, भले ही गैर-रैखिक / अराजक डेटा के …

21 correlation  covariance  distance-covariance 

मैं सोच रहा था, क्या उच्च पी मान (जैसे .25 या अधिक) के साथ एक बहुत मजबूत सहसंबंध गुणांक (कहना। 9 या अधिक) होना संभव है? यहाँ उच्च पी मान के साथ कम सहसंबंध गुणांक का एक उदाहरण दिया गया है: set.seed(10) y <- rnorm(100) x <- rnorm(100)+.1*y cor.test(x,y) cor …

21 r  hypothesis-testing  correlation 

मैं पूरी तरह से की धारणा को समझना चाहता हूं चर के बीच भिन्नता की मात्रा का वर्णन करता है। हर वेब स्पष्टीकरण थोड़ा यांत्रिक और अप्रचलित है। मैं अवधारणा को "प्राप्त" करना चाहता हूं, न कि केवल यंत्रवत् संख्याओं का उपयोग करना।r2r2r^2 जैसे: घंटे का अध्ययन बनाम परीक्षण स्कोर …

21 regression  correlation  variance 

मैं सोच रहा था कि क्या रैखिक परिवर्तन दृष्टिकोण के बाद सहसंबद्ध यादृच्छिक द्विपद चर उत्पन्न करना संभव हो सकता है? नीचे, मैंने आर में कुछ सरल करने की कोशिश की और यह कुछ सहसंबंध पैदा करता है। लेकिन मैं सोच रहा था कि क्या ऐसा करने का कोई राजसी …

21 r  correlation  binomial  random-generation  bernoulli-distribution 

प्रमुख घटक विश्लेषण (पीसीए) करने के बाद, मैं पीसीए अंतरिक्ष पर एक नया वेक्टर प्रोजेक्ट करना चाहता हूं (अर्थात पीसीए समन्वय प्रणाली में इसके निर्देशांक ढूंढें)। मैंने पीसी भाषा में पीसीए का उपयोग करके गणना की है prcomp। अब मुझे पीसीए रोटेशन मैट्रिक्स द्वारा अपने वेक्टर को गुणा करने में …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

मेरे पास दो चर हैं जो एक दूसरे के खिलाफ साजिश रचने के दौरान बहुत सहसंबंध नहीं दिखाते हैं, लेकिन एक बहुत स्पष्ट रैखिक संबंध है जब मैं प्रत्येक चर के लॉग को फिर से दूसरे को साजिश करता हूं। तो मैं टाइप के एक मॉडल के साथ समाप्त होगा: …

20 regression  correlation  log 

मान लें कि परिमित दूसरे क्षणों के साथ निरंतर यादृच्छिक चर हैं। स्पीयरमैन के रैंक सहसंबंध गुणांक ρ_s के जनसंख्या संस्करण को Pearson के उत्पाद-क्षण गुणांक ρ के रूप में परिभाषित किया जा सकता है, प्रायिकता इंटीग्रल का रूपांतरण F_X (X) और F_Y (Y) , जहां F_X, F_Y cdf के …

20 correlation  pearson-r  spearman-rho 

विशेष प्रकार की आबादी (जैसे कि मेजर डिप्रेसिव डिसऑर्डर वाले लोगों की आबादी में अवसाद के स्तर) में मापा जाने पर कुछ प्रकार के चर के लिए डेटा गैर-सामान्य हो जाता है। यह देखते हुए कि पियर्सन की सामान्यता मान ली गई है, गैर-सामान्यता की शर्तों के तहत परीक्षण सांख्यिकीय …

20 correlation 

मान लें कि मैं परीक्षण Yकरता हूं कि चर Xविभिन्न प्रयोगात्मक परिस्थितियों में चर पर कैसे निर्भर करता है और निम्नलिखित ग्राफ प्राप्त करता है: ऊपर दिए गए ग्राफ़ में डैश लाइनें प्रत्येक डेटा श्रृंखला (प्रयोगात्मक सेटअप) के लिए रेखीय प्रतिगमन का प्रतिनिधित्व करती हैं और किंवदंती में संख्या प्रत्येक …

20 regression  correlation  mean  average 

परिशुद्धता के रूप में परिभाषित किया गया है: p = true positives / (true positives + false positives) क्या यह सही है, जैसा कि true positivesऔर false positivesदृष्टिकोण 0, सटीक दृष्टिकोण 1? याद करने के लिए एक ही सवाल: r = true positives / (true positives + false negatives) मैं …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

अभी हाल ही में, मैंने दो लेख पढ़े। पहला सहसंबंध के इतिहास के बारे में है और दूसरा नई विधि के बारे में है जिसे मैक्सिमल इन्फ़ॉर्मेशन कोएफ़िशिएंसी (एमआईसी) कहा जाता है। चर के बीच गैर-रेखीय सहसंबंधों का अनुमान लगाने के लिए एमआईसी पद्धति को समझने के लिए मुझे आपकी …

20 correlation  nonparametric  bioinformatics  information-theory  mutual-information 

विकिपीडिया पृष्ठ शीर्षक से सहसंबंध का अर्थ कार्य-कारण नहीं है , किसी भी दो सहसंबद्ध घटनाओं के लिए, ए और बी, विभिन्न संभावित रिश्तों में शामिल हैं: ए कारण बी (प्रत्यक्ष कारण); बी का कारण ए (उल्टा कारण); ए और बी एक सामान्य कारण के परिणाम हैं, लेकिन एक दूसरे …

19 correlation  causality 

मैं एक सहसंबंध मैट्रिक्स दिया सहसंबद्ध यादृच्छिक चर का अनुकरण करने के लिए चोल्स्की अपघटन का उपयोग करता हूं। बात यह है, परिणाम कभी भी सहसंबंध संरचना को पुन: पेश नहीं करता है जैसा कि दिया गया है। यहां स्थिति का वर्णन करने के लिए पायथन में एक छोटा सा …

19 correlation  random-generation  cholesky 

यदि हमारे पास 2 सामान्य, असंबद्ध यादृच्छिक चर तो हम सूत्र के साथ 2 सहसंबद्ध यादृच्छिक चर बना सकते हैंएक्स1, एक्स2X1,X2X_1, X_2 Y= ρ एक्स1+ 1 - ρ2-----√एक्स2Y=ρX1+1−ρ2X2Y=\rho X_1+ \sqrt{1-\rho^2} X_2 और फिर का साथ सहसंबंध ।ρ X १YYYρρ\rhoएक्स1X1X_1 क्या कोई समझा सकता है कि यह सूत्र कहाँ से आता …

19 correlation  normal-distribution  covariance 

मैं मीन = 000 , विचरण = 111 , सहसंबंध गुणांक = साथ सहसंबद्ध यादृच्छिक अनुक्रम उत्पन्न करने की कोशिश कर रहा हूं 0.80.80.8। नीचे दिए गए कोड में, मैं का उपयोग करें s1और s2मानक विचलन के रूप में, और m1और m2साधन के रूप में। p = 0.8 u = …

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