Preguntas etiquetadas con correlation

Me gustaría generar pares de números aleatorios con cierta correlación. Sin embargo, el enfoque habitual de usar una combinación lineal de dos variables normales no es válido aquí, porque una combinación lineal de variables uniformes ya no es una variable distribuida uniformemente. Necesito que las dos variables sean uniformes. ¿Alguna …

14 correlation  random-generation  uniform 

Me pregunto si hay una manera simple de detectar valores atípicos. Para uno de mis proyectos, que era básicamente una correlación entre la cantidad de veces que los encuestados participan en actividades físicas en una semana y la cantidad de veces que comen fuera de casa (comida rápida) en una …

14 correlation  outliers 

Esto probablemente demuestra una falta fundamental de comprensión de cómo funcionan las correlaciones parciales. Tengo 3 variables, x, y, z. Cuando controlo para z, la correlación entre x e y aumenta sobre la correlación entre x e y cuando no se controlaba z. ¿Esto tiene sentido? Tiendo a pensar que …

14 correlation 

Tengo dos series temporales S y T. tienen la misma frecuencia y la misma longitud. Me gustaría calcular (usando R), la correlación entre este par (es decir, S y T), y también poder calcular la importancia de la correlación), para poder determinar si la correlación se debe al azar o …

14 r  time-series  correlation 

Contexto : Quiero trazar una línea en un diagrama de dispersión que no aparece paramétrico, por lo tanto, estoy usando geom_smooth()en ggploten R. Devuelve automáticamente. geom_smooth: method="auto" and size of largest group is >=1000, so using gam with formula: y ~ s(x, bs = "cs"). Use 'method = x' to …

14 r  gam  splines  loess  r  data-visualization  boxplot  mathematical-statistics  theory  sufficient-statistics  machine-learning  classification  correlation  svm  feature-selection  probability  stochastic-processes  machine-learning  reinforcement-learning 

He estado mirando la página de Wikipedia para la correlación de distancia, donde parece caracterizarse por cómo se puede calcular. Mientras que podía hacer los cálculos que lucha para obtener medidas de correlación qué distancia y por qué los cálculos de las miro como lo hacen. ¿Existe una caracterización (o …

14 correlation  distance  intuition  distance-covariance 

Estoy obteniendo algunos resultados desconcertantes para la correlación de una suma con una tercera variable cuando los dos predictores están correlacionados negativamente. ¿Qué está causando estos resultados desconcertantes? Ejemplo 1: correlación entre la suma de dos variables y una tercera variable Considere la fórmula 16.23 en la página 427 del …

13 correlation  multiple-regression 

En mi opinión, los datos de entrada correlacionados deben conducir a un sobreajuste en las redes neuronales porque la red aprende la correlación, por ejemplo, el ruido en los datos. ¿Es esto correcto?

13 correlation  neural-networks  overfitting 

Quiero probar una correlación de muestra rrr para significancia, usando valores p, es decir H0:ρ=0,H1:ρ≠0.H0:ρ=0,H1:ρ≠0.H_0: \rho = 0, \; H_1: \rho \neq 0. He entendido que puedo usar la transformación z de Fisher para calcular esto zobs=n−3−−−−−√2ln(1+r1−r)zobs=n−32ln⁡(1+r1−r)z_{obs}= \displaystyle\frac{\sqrt{n-3}}{2}\ln\left(\displaystyle\frac{1+r}{1-r}\right) y encontrar el valor p por p=2P(Z>zobs)p=2P(Z>zobs)p = 2P\left(Z>z_{obs}\right) utilizando la distribución …

13 correlation  sample-size  fisher-transform 

Tengo una matriz de 1000 observaciones y 50 variables, cada una medida en una escala de 5 puntos. Estas variables están organizadas en grupos, pero no hay un número igual de variables en cada grupo. Me gustaría calcular dos tipos de correlaciones: Correlación dentro de grupos de variables (entre características): …

13 correlation  psychometrics  scales 

¿Cuáles son los pros y los contras de usar LARS [1] versus usar el descenso coordinado para ajustar la regresión lineal regularizada por L1? Estoy principalmente interesado en los aspectos de rendimiento (mis problemas tienden a tener Ncientos de miles y p<20). Sin embargo, cualquier otra información también sería apreciada. …

13 regression  lasso  regularization  regression  references  lasso  regularization  elastic-net  r  distributions  aggregation  clustering  algorithms  regression  correlation  modeling  distributions  time-series  standard-deviation  goodness-of-fit  hypothesis-testing  statistical-significance  sample  binary-data  estimation  random-variable  interpolation  distributions  probability  chi-squared  predictor  outliers  regression  modeling  interaction 

He estado usando el ajuste del modelo caret, pero luego volví a ejecutar el modelo usando el gbmpaquete. Entiendo que el caretpaquete usa gbmy el resultado debe ser el mismo. Sin embargo, solo una ejecución de prueba rápida usando data(iris)muestra una discrepancia en el modelo de aproximadamente 5% usando RMSE …

13 r  caret  gbm  matrix  linear-algebra  logistic  modeling  logit  ordered-logit  r  confidence-interval  survival  population  weibull  classification  separation  hypothesis-testing  correlation  statistical-significance  p-value  python  r  data-visualization  r  regression  multiple-regression  chi-squared  multivariate-analysis  distributions  random-variable  experiment-design  distributions  poisson-regression  residuals  excel  time-series  garch  var  survival  modeling  cox-model  interaction  r  pca  normality-assumption 

Para la agrupación jerárquica, a menudo veo las siguientes dos "métricas" (no están hablando exactamente) para medir la distancia entre dos variables aleatorias e : \ newcommand {\ Cor} {\ mathrm {Cor}} \ begin {align} d_1 (X, y) & = 1- | \ Cor (X, y) |, \\ d_2 (X, …

13 correlation  clustering  distance  metric 

En cuanto al título, la idea es utilizar información mutua, aquí y después de MI, para estimar la "correlación" (definida como "cuánto sé sobre A cuando sé B") entre una variable continua y una variable categórica. Le diré mis pensamientos sobre el asunto en un momento, pero antes de aconsejarle …

13 correlation  information-theory  mutual-information 

¿Son los coeficientes de correlación phi y Matthews el mismo concepto? ¿Cómo se relacionan o equivalen al coeficiente de correlación de Pearson para dos variables binarias? Supongo que los valores binarios son 0 y 1. La correlación de Pearson entre dos variables aleatorias de Bernoulli e es:yXxxyyy ρ=E[(x−E[x])(y−E[y])]Var[x]Var[y]−−−−−−−−−−√=E[xy]−E[x]E[y]Var[x]Var[y]−−−−−−−−−−√=n11n−n1∙n∙1n0∙n1∙n∙0n∙1−−−−−−−−−−√ρ=E[(x−E[x])(y−E[y])]Var[x]Var[y]=E[xy]−E[x]E[y]Var[x]Var[y]=n11n−n1∙n∙1n0∙n1∙n∙0n∙1 \rho = …

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