spearman-rho पर टैग किए गए जवाब

मुझे कैसे पता चलेगा कि कब स्पीयरमैन के और पियर्सन के बीच चयन करना है ? मेरे चर में संतुष्टि शामिल है और अंकों के योग का उपयोग करके स्कोर की व्याख्या की गई थी। हालांकि, इन अंकों को भी स्थान दिया जा सकता है।आरρρ\rhorrr

119 correlation  pearson-r  spearman-rho 

मुझे यह सवाल मेरे आँकड़े परामर्श कार्य में अक्सर पर्याप्त मिलता है, मैंने सोचा कि मैं इसे यहाँ पोस्ट करूँगा। मेरे पास एक उत्तर है, जो नीचे पोस्ट किया गया है, लेकिन मैं यह सुनने के लिए उत्सुक था कि दूसरों को क्या कहना है। प्रश्न: यदि आपके पास दो …

113 correlation  normality-assumption  pearson-r  spearman-rho 

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 

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 

मैं एक सतत (निर्भर चर) और एक श्रेणीबद्ध (नाममात्र: लिंग, स्वतंत्र चर) चर के बीच सहसंबंध को खोजना चाहता हूं। निरंतर डेटा सामान्य रूप से वितरित नहीं किया जाता है। इससे पहले, मैंने स्पीयरमैन के का उपयोग करके इसकी गणना की थी । हालाँकि, मुझे बताया गया है कि यह …

42 correlation  categorical-data  descriptive-statistics  biostatistics  spearman-rho 

मेरे काम में, हम डेटा के कुछ सेटों के लिए अनुमानित रैंकिंग बनाम वास्तविक रैंकिंग की तुलना कर रहे हैं। हाल तक तक, हम अकेले केंडल-ताऊ का उपयोग कर रहे हैं। इसी तरह की परियोजना पर काम करने वाले एक समूह ने सुझाव दिया कि हम इसके बजाय गुडमैन-क्रुस्ल गामा …

31 spearman-rho  kendall-tau  goodman-kruskal-gamma 

शायद यह सवाल अनुभवहीन है, लेकिन: यदि रैखिक प्रतिगमन पियर्सन के सहसंबंध गुणांक से निकटता से संबंधित है, तो क्या कोई प्रतिगमन तकनीक केंडल और स्पीयरमैन के सहसंबंध गुणांक से संबंधित हैं?

27 regression  correlation  pearson-r  spearman-rho  kendall-tau 

दो चर के बीच पियर्सन का गुणांक काफी अधिक है (r = .65)। लेकिन जब मैं चर मानों को रैंक करता हूं और एक स्पीयरमैन के सहसंबंध को चलाता हूं, तो कॉफ़िशिएंसी मूल्य बहुत कम है (आर = 30)। इसकी व्याख्या क्या है?

22 correlation  spearman-rho 

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 

जाहिर तौर पर पियर्सन का सहसंबंध गुणांक पैरामीट्रिक है और स्पीयरमैन का आरएच गैर पैरामीट्रिक है। मुझे यह समझने में परेशानी हो रही है। जैसा कि मैं समझता हूँ कि पियर्सन की गणना में की जाती है और स्पीयरमैन की गणना उसी तरह से की जाती है, सिवाय इसके कि …

19 nonparametric  pearson-r  parametric  spearman-rho 

मैं एक सिमुलेशन अध्ययन करने की योजना बनाता हूं जहां मैं विभिन्न वितरणों के साथ कई मजबूत सहसंबंध तकनीकों के प्रदर्शन की तुलना करता हूं (तिरछा, बाहरी लोगों के साथ, आदि)। मजबूत के साथ , मेरा मतलब है कि एक) तिरछा वितरण, बी) आउटलेरर्स, और सी) भारी पूंछ के खिलाफ …

18 r  correlation  robust  spearman-rho  winsorizing 

मैं एक मिश्रित प्रभाव मॉडल का उपयोग करके निर्धारित डेटा का विश्लेषण कर रहा हूं जिसमें एक निश्चित प्रभाव (स्थिति) और दो यादृच्छिक प्रभाव (विषय डिजाइन और जोड़ी के कारण प्रतिभागी) हैं। मॉडल lme4पैकेज के साथ उत्पन्न किया गया था exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp):। इसके बाद, मैंने निश्चित प्रभाव (स्थिति) के बिना मॉडल …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

Canonical सहसंबंध विश्लेषण (CCA) का उद्देश्य दो डेटा सेटों के रैखिक संयोजनों के सामान्य पियर्सन उत्पाद-क्षण सहसंबंध (यानी रैखिक सहसंबंध गुणांक) को अधिकतम करना है। यह बहुत ही कारण है कि हम भी उपयोग करते हैं, उदाहरण के लिए, Spearman- है - अब, इस तथ्य है कि इस सहसंबंध गुणांक …

15 multivariate-analysis  data-transformation  spearman-rho  kendall-tau  canonical-correlation 

से विकिपीडिया , स्पीयरमैन की वरीयता श्रेणी सहसंबंध चर परिवर्तित करके की जाती है और स्थान पर रहीं चर में और , और फिर वें स्थान पर चर के बीच पियर्सन की सहसंबंध की गणना:Y i x i y iXiXiX_iYiYiY_ixixix_iyiyiy_i हालाँकि, लेख यह कि यदि चर और Y_i के बीच …

14 correlation  proof  spearman-rho 

मैं इसके बीच सहसंबंध का अनुमान लगाना चाहता हूं: एक क्रमिक चर: विषयों को 1-5 पैमाने पर 6 प्रकार के फलों के लिए उनकी पसंद को रेट करने के लिए कहा जाता है (बहुत घृणित से लेकर बहुत स्वादिष्ट तक) औसत विषयों में पैमाने के केवल 3 बिंदुओं का उपयोग …

14 correlation  ordinal-data  spearman-rho  continuous-data