Preguntas etiquetadas con correlation

Una medida del grado de asociación lineal entre un par de variables.

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Entendiendo que intuitivamente
Acabo de ver esta pregunta y la maravillosa respuesta aceptada en este foro. Luego me activaron para tratar de comprender intuitivamente por qué la división de está normalizando la covarianza:SxSySxSyS_xS_y COV(X,Y)SxSy∈[−1,1]COV⁡(X,Y)SxSy∈[−1,1]\frac{\operatorname{COV}(X,Y)}{S_xS_y} \in [-1,1] Creo que será útil si entiendo por qué normaliza para ser . Por supuesto, entiendo que, por …

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Covarianza para tres variables.
Estoy tratando de entender cómo funciona la matriz de covarianza . Supongamos que tenemos dos variables:X, YX,YX, Y, dónde Cov(X,Y)=E[(x−E[X])(y−E[Y])]Cov(X,Y)=E[(x−E[X])(y−E[Y])]\text{Cov}(X,Y) = \mathbb{E}[(x -\mathbb{E}[X])(y-\mathbb{E}[Y])] da la relación entre las variables, es decir, cuánto depende una de la otra. Ahora, tres casos variables es menos claro para mí. Una definición intuitiva para …

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Coeficiente de correlación para una distribución uniforme en una elipse
Actualmente estoy leyendo un artículo que afirma que el coeficiente de correlación para una distribución uniforme en el interior de una elipse fX,Y(x,y)={constant0if (x,y) inside the ellipseotherwisefX,Y(x,y)={constantif (x,y) inside the ellipse0otherwisef_{X,Y} (x,y) = \begin{cases}\text{constant} & \text{if} \ (x,y) \ \text{inside the ellipse} \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases} es dado por …



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Generando variables aleatorias binomiales con correlación dada
Supongamos que sé cómo generar variables aleatorias binomiales independientes. ¿Cómo puedo generar dos variables aleatorias?XXX y YYY tal que X∼Bin(8,23),Y∼Bin(18,23) and Corr(X,Y)=0.5X∼Bin(8,23),Y∼Bin(18,23) and Corr(X,Y)=0.5X\sim \text{Bin}(8,\dfrac{2}{3}),\quad Y\sim \text{Bin}(18,\dfrac{2}{3})\ \text{ and }\ \text{Corr}(X,Y)=0.5 Pensé en tratar de usar el hecho de que XXX y Y−ρXY−ρXY-\rho X son independientes donde ρ=Corr(X,Y)ρ=Corr(X,Y)\rho=Corr(X,Y) pero no …

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Si
Una suposición para el análisis de regresión es que e no están entrelazados. Sin embargo, cuando lo pienso, me parece que tiene sentido.XXXYYY Aquí hay un ejemplo. Si tenemos una prueba con 3 secciones (AB y C). El puntaje general de la prueba es igual a la suma de los …



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Bajo
Estoy buscando papel (es) que hablen sobre "por qué bajo R2R2R^2 el valor es aceptable en las ciencias sociales o en la investigación educativa ". Por favor, indíqueme la revista correcta si conoce una.

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Por que
En primer lugar, aprecio que las discusiones sobre generalmente provoquen explicaciones sobre (es decir, el coeficiente de determinación en la regresión). El problema que estoy tratando de responder es generalizar eso a todas las instancias de correlación entre dos variables.r2r2r^2R2R2R^2 Entonces, me ha intrigado la variación compartida durante bastante tiempo. …



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Determinar las mejores series de tiempo correlacionadas
Antes de preguntar, leí preguntas similares, pero ninguna de ellas condujo a respuestas satisfactorias para mi interés específico. Quiero homogeneizar una serie de precipitaciones climáticas de la República Dominicana durante 64 años (1940-2003). Para eso, es realmente importante seleccionar una serie de referencia entre un grupo de candidatos. Digamos que …

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¿Por qué un modelo estadístico se sobreajusta si se le da un gran conjunto de datos?
Mi proyecto actual puede requerir que construya un modelo para predecir el comportamiento de un determinado grupo de personas. el conjunto de datos de entrenamiento contiene solo 6 variables (la identificación es solo para fines de identificación): id, age, income, gender, job category, monthly spend en el cual monthly spendestá …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 

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