Preguntas etiquetadas con correlation

Hay dos vectores booleanos, que contienen solo 0 y 1. Si calculo la correlación de Pearson o Spearman, ¿son significativas o razonables?

42 correlation  binary-data  pearson-r  spearman-rho 

Me gustaría encontrar la correlación entre una variable continua (variable dependiente) y una variable categórica (nominal: género, variable independiente). Los datos continuos no se distribuyen normalmente. Antes, lo había calculado usando el de Spearman . Sin embargo, me han dicho que no está bien.ρρ\rho Mientras buscaba en Internet, descubrí que …

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

Sé que esta pregunta se ha hecho mil millones de veces, por lo que, después de buscar en línea, estoy completamente convencido de que la correlación entre 2 variables no implica causalidad. En una de mis conferencias de estadísticas de hoy, tuvimos una conferencia invitada de un físico sobre la …

41 correlation  mathematical-statistics  causality 

Si dos variables tienen correlación 0, ¿por qué no son necesariamente independientes? ¿Las variables con correlación cero son independientes en circunstancias especiales? Si es posible, estoy buscando una explicación intuitiva, no muy técnica.

41 correlation  independence 

Digamos que tengo dos matrices unidimensionales, y . Cada uno contiene 100 puntos de datos. son los datos reales, y es la predicción del modelo. En este caso, el valor sería: Mientras tanto, esto sería igual al valor cuadrado del coeficiente de correlación, Ahora si cambio los dos: son los …

40 correlation  r-squared 

¿Cuál es la relación entre YYY y XXX en la siguiente gráfica? En mi opinión, existe una relación lineal negativa, pero debido a que tenemos muchos valores atípicos, la relación es muy débil. Estoy en lo cierto? Quiero aprender cómo podemos explicar diagramas de dispersión.

38 self-study  correlation  scatterplot 

Sé que esto es bastante específico Rpregunta, pero puede estar pensando en proporción de varianza explicado, R2R2R^2 , de forma incorrecta. Aquí va. Estoy tratando de usar el Rpaquete randomForest. Tengo algunos datos de entrenamiento y datos de prueba. Cuando ajusto un modelo de bosque aleatorio, la randomForestfunción le permite …

38 r  correlation  predictive-models  random-forest  r-squared 

La prueba de Mantel se usa ampliamente en estudios biológicos para examinar la correlación entre la distribución espacial de los animales (posición en el espacio) con, por ejemplo, su relación genética, tasa de agresión o algún otro atributo. Muchas buenas revistas lo están utilizando ( PNAS, Animal Behavior, Molecular Ecology …

37 r  correlation  spatial  pattern-recognition 

Recientemente me di cuenta de que un modelo mixto con solo sujeto como factor aleatorio y los otros factores como factores fijos es equivalente a un ANOVA cuando se establece la estructura correlacional del modelo mixto en simetría compuesta. Por lo tanto, me gustaría saber qué significa la simetría compuesta …

35 correlation  anova  mixed-model  lme4-nlme 

X e Y no están correlacionados (-.01); sin embargo, cuando coloco X en una regresión múltiple que predice Y, junto con otras tres (A, B, C) otras variables (relacionadas), X y otras dos variables (A, B) son predictores significativos de Y. Tenga en cuenta que las otras dos ( A, …

34 regression  correlation  interpretation  causality 

Queridos todos, he notado algo extraño que no puedo explicar, ¿verdad? En resumen: el enfoque manual para calcular un intervalo de confianza en un modelo de regresión logística y la función R confint()dan resultados diferentes. He estado pasando por la regresión logística aplicada de Hosmer & Lemeshow (2a edición). En …

34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 

¿Cuál es la fórmula para la varianza del producto de variables dependientes? En el caso de variables independientes, la fórmula es simple: var(XY)=E(X2Y2)−E(XY)2=var(X)var(Y)+var(X)E(Y)2+var(Y)E(X)2var(XY)=E(X2Y2)−E(XY)2=var(X)var(Y)+var(X)E(Y)2+var(Y)E(X)2 {\rm var}(XY) = E(X^{2}Y^{2}) - E(XY)^{2} = {\rm var}(X){\rm var}(Y) + {\rm var}(X)E(Y)^2 + {\rm var}(Y)E(X)^2 Pero, ¿cuál es la fórmula para las variables correlacionadas? Por cierto, …

32 correlation  variance 

Entiendo que la correlación no es causalidad . Supongamos que obtenemos una alta correlación entre dos variables. ¿Cómo se verifica si esta correlación se debe realmente a la causalidad? O, ¿bajo qué condiciones, exactamente, podemos usar datos experimentales para deducir una relación causal entre dos o más variables?

30 correlation  mathematical-statistics  causality 

Explicaré mi problema con un ejemplo. Suponga que desea predecir el ingreso de un individuo dados algunos atributos: {Edad, Sexo, País, Región, Ciudad}. Tienes un conjunto de datos de entrenamiento como este train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, 37,41,31,50), Gender=factor(c("M","F","M","F", "M","F","M","F", "F","F","F","M")), Income=c(31,42,71,65, …

29 regression  machine-learning  multilevel-analysis  correlation  dataset  spatial  paired-comparisons  cross-correlation  clustering  aic  bic  dependent-variable  k-means  mean  standard-error  measurement-error  errors-in-variables  regression  multiple-regression  pca  linear-model  dimensionality-reduction  machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  computer-vision  clustering  spss  r  weighted-data  wilcoxon-signed-rank  bayesian  hierarchical-bayesian  bugs  stan  distributions  categorical-data  variance  ecology  r  survival  regression  r-squared  descriptive-statistics  cross-section  maximum-likelihood  factor-analysis  likert  r  multiple-imputation  propensity-scores  distributions  t-test  logit  probit  z-test  confidence-interval  poisson-distribution  deep-learning  conv-neural-network  residual-networks  r  survey  wilcoxon-mann-whitney  ranking  kruskal-wallis  bias  loss-functions  frequentist  decision-theory  risk  machine-learning  distributions  normal-distribution  multivariate-analysis  inference  dataset  factor-analysis  survey  multilevel-analysis  clinical-trials 

Solo estoy tratando de replicar una afirmación hecha en el siguiente documento, Buscando Biclusters correlacionados a partir de datos de expresión génica , que es: Proposición 4. Si . entonces tenemos:XyoJ= RyodoTJXyoJ=RyodoJTX_{IJ}=R_{I}C^{T}_{J} yo. Si es un bicluster perfecto con modelo aditivo, entonces es un bicluster perfecto con correlación en columnas; …

29 correlation  multivariate-analysis  svd