Preguntas etiquetadas con correlation

Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Por favor, perdona mi ignorancia, pero ... Sigo encontrándome en una situación en la que me enfrento a un montón de datos nuevos que pude encontrar. Estos datos generalmente se ven así: Date Number1 Number2 Category1 Category2 20120125 11 101 Dog Brown 20120126 21 90 Cat Black 20120126 31 134 …

10 data-visualization  correlation  data-mining  eda 

Tengo matrices de correlación ( n × n ) calculadas con conjuntos P de datos ( m × n ) (observados) utilizando la función MATLAB .PPP(n×n)(n×n)(n \times n)PPP(m×n)(m×n)(m \times n)corrcoef ¿Cómo comparo y analizo estas matrices de correlación entre sí?PPP ¿Cuáles son las pruebas, métodos y / o puntos de …

10 correlation  matlab  matrix 

He calculado una matriz de correlación de un conjunto de datos que contiene 455 puntos de datos, cada punto de datos contiene 14 características. Entonces la dimensión de la matriz de correlación es 14 x 14. Me preguntaba si hay un umbral para el valor del coeficiente de correlación que …

10 correlation  statistical-significance  multiple-comparisons 

Espero que esta pregunta para novatos sea la pregunta correcta para este sitio: Supongamos que me gustaría comparar la composición de las comunidades ecológicas en dos sitios A, B. Sé que los tres sitios tienen perros, gatos, vacas y pájaros, así que muestro sus abundancias en cada sitio (realmente no …

10 hypothesis-testing  distributions  correlation  multinomial  compositional-data 

Me gustaría obtener una representación gráfica de las correlaciones en los artículos que he reunido hasta ahora para explorar fácilmente las relaciones entre las variables. Solía ​​dibujar un gráfico (desordenado) pero ahora tengo demasiados datos. Básicamente, tengo una mesa con: [0]: nombre de la variable 1 [1]: nombre de la …

10 r  data-visualization  correlation 

Hice esta pregunta en StackOverflow, y me recomendaron que la hiciera aquí. Tengo dos series temporales de datos de acelerómetro 3D que tienen diferentes bases de tiempo (los relojes comenzaron en diferentes momentos, con un ligero desplazamiento durante el tiempo de muestreo), además de contener muchos espacios de diferente tamaño …

10 time-series  correlation  unevenly-spaced-time-series 

Tengo tres características que utilizo para resolver un problema de clasificación. Originalmente, estas características producían valores booleanos, por lo que pude evaluar su redundancia al observar cuánto se superponen los conjuntos de clasificaciones positivas y negativas. Ahora he ampliado las funciones para producir valores reales (puntajes) en su lugar, y …

10 correlation  feature-selection 

Tengo una pregunta básica. Decir que tengo dos variables aleatorias, e . Puedo estandarizarlos restando la media y dividiendo por la desviación estándar, es decir, .Y X s t a n d a r d i z e d = ( X - E ( X ) )XXXYYYXstandardized=(X−E(X))(SD(X))Xstandardized=(X−E(X))(SD(X))X_{standardized} = \frac{(X …

10 correlation  covariance  standardization 

Tengo una matriz de correlación AAA , que obtuve usando el coeficiente de correlación lineal de Pearson a través de corrcoef de Matlab () . La matriz de correlación de dimensión 100x100, es decir, calculé la matriz de correlación en 100 variables aleatorias. Entre estas 100 variables aleatorias, me gustaría …

10 correlation 

Tengo una muestra de 1,449 puntos de datos que no están correlacionados (r-cuadrado 0,006). Al analizar los datos, descubrí que al dividir los valores de las variables independientes en grupos positivos y negativos, parece haber una diferencia significativa en el promedio de la variable dependiente para cada grupo. Al dividir …

10 regression  correlation  linear-model  r-squared 

Un revisor me ha preguntado si las correlaciones de Pearson (valores r) presentadas en una tabla pueden compararse entre sí para poder afirmar que uno es "más fuerte" que otro (aparte de simplemente observar los valores r reales) . ¿Cómo haría usted para esto? He encontrado este metodo http://vassarstats.net/rdiff.html pero …

10 correlation  pearson-r  method-comparison 

Estoy tratando de ajustar un modelo de tiempo discreto en R, pero no estoy seguro de cómo hacerlo. He leído que puede organizar la variable dependiente en diferentes filas, una para cada observación de tiempo, y usar la glmfunción con un enlace logit o cloglog. En este sentido, tengo tres …

10 r  survival  pca  sas  matlab  neural-networks  r  logistic  spatial  spatial-interaction-model  r  time-series  econometrics  var  statistical-significance  t-test  cross-validation  sample-size  r  regression  optimization  least-squares  constrained-regression  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-signed-rank  references  neural-networks  jags  bugs  hierarchical-bayesian  gaussian-mixture  r  regression  svm  predictive-models  libsvm  scikit-learn  probability  self-study  stata  sample-size  spss  wilcoxon-mann-whitney  survey  ordinal-data  likert  group-differences  r  regression  anova  mathematical-statistics  normal-distribution  random-generation  truncation  repeated-measures  variance  variability  distributions  random-generation  uniform  regression  r  generalized-linear-model  goodness-of-fit  data-visualization  r  time-series  arima  autoregressive  confidence-interval  r  time-series  arima  autocorrelation  seasonality  hypothesis-testing  bayesian  frequentist  uninformative-prior  correlation  matlab  cross-correlation 

En el siguiente ejemplo, tengo un marco de datos que consiste en una serie temporal de mediciones de temperatura del agua registradas a 5 profundidades en el océano donde cada valor Tempcorresponde a la fecha DateTimey la profundidad Depth. set.seed(1) Temp <- rnorm(43800,sd=20) AirT <- rnorm(8760,sd=20) Depth <- c(1:5) DateTime …

10 r  time-series  correlation  similarities 

Este es solo un ejemplo que he encontrado varias veces, por lo que no tengo ningún dato de muestra. Ejecutar un modelo de regresión lineal en R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1Es una variable continua. x2es categórico y tiene tres valores, por ejemplo, "Bajo", "Medio" y "Alto". …

10 r  regression  categorical-data  regression-coefficients  categorical-encoding  machine-learning  random-forest  anova  spss  r  self-study  bootstrap  monte-carlo  r  multiple-regression  partitioning  neural-networks  normalization  machine-learning  svm  kernel-trick  self-study  survival  cox-model  repeated-measures  survey  likert  correlation  variance  sampling  meta-analysis  anova  independence  sample  assumptions  bayesian  covariance  r  regression  time-series  mathematical-statistics  graphical-model  machine-learning  linear-model  kernel-trick  linear-algebra  self-study  moments  function  correlation  spss  probability  confidence-interval  sampling  mean  population  r  generalized-linear-model  prediction  offset  data-visualization  clustering  sas  cart  binning  sas  logistic  causality  regression  self-study  standard-error  r  distributions  r  regression  time-series  multiple-regression  python  chi-squared  independence  sample  clustering  data-mining  rapidminer  probability  stochastic-processes  clustering  binary-data  dimensionality-reduction  svd  correspondence-analysis  data-visualization  excel  c#  hypothesis-testing  econometrics  survey  rating  composite  regression  least-squares  mcmc  markov-process  kullback-leibler  convergence  predictive-models  r  regression  anova  confidence-interval  survival  cox-model  hazard  normal-distribution  autoregressive  mixed-model  r  mixed-model  sas  hypothesis-testing  mediation  interaction