Preguntas etiquetadas con correlation

Acabo de encontrar este artículo , que describe cómo calcular la repetibilidad (también conocida como confiabilidad, también conocida como correlación intraclase) de una medición a través del modelado de efectos mixtos. El código R sería: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) residual_var = …

28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 

Hay tres variables aleatorias, . Las tres correlaciones entre las tres variables son las mismas. Es decir,x,y,zx,y,zx,y,z ρ=cor(x,y)=cor(x,z)=cor(y,z)ρ=cor(x,y)=cor(x,z)=cor(y,z)\rho=\textrm{cor}(x,y)=\textrm{cor}(x,z)=\textrm{cor}(y,z) ¿Cuál es el límite más ajustado que puede dar por ?ρρ\rho

28 correlation  correlation-matrix 

Cuando uso GAM, me da un DF residual de 26.626.626.6 (última línea en el código). Qué significa eso? Yendo más allá del ejemplo de GAM, en general, ¿puede el número de grados de libertad ser un número no entero? > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data …

27 r  degrees-of-freedom  gam  machine-learning  pca  lasso  probability  self-study  bootstrap  expected-value  regression  machine-learning  linear-model  probability  simulation  random-generation  machine-learning  distributions  svm  libsvm  classification  pca  multivariate-analysis  feature-selection  archaeology  r  regression  dataset  simulation  r  regression  time-series  forecasting  predictive-models  r  mean  sem  lavaan  machine-learning  regularization  regression  conv-neural-network  convolution  classification  deep-learning  conv-neural-network  regression  categorical-data  econometrics  r  confirmatory-factor  scale-invariance  self-study  unbiased-estimator  mse  regression  residuals  sampling  random-variable  sample  probability  random-variable  convergence  r  survival  weibull  references  autocorrelation  hypothesis-testing  distributions  correlation  regression  statistical-significance  regression-coefficients  univariate  categorical-data  chi-squared  regression  machine-learning  multiple-regression  categorical-data  linear-model  pca  factor-analysis  factor-rotation  classification  scikit-learn  logistic  p-value  regression  panel-data  multilevel-analysis  variance  bootstrap  bias  probability  r  distributions  interquartile  time-series  hypothesis-testing  normal-distribution  normality-assumption  kurtosis  arima  panel-data  stata  clustered-standard-errors  machine-learning  optimization  lasso  multivariate-analysis  ancova  machine-learning  cross-validation 

Un dicho favorito de muchos estadísticos es "La correlación no implica causalidad". Esto es ciertamente cierto, pero una cosa que parece implicada aquí es que la correlación tiene poco o ningún valor. ¿Es esto cierto? ¿Es inútil saber que dos variables están correlacionadas? No puedo imaginar que ese sea el …

27 correlation  predictive-models  causality 

He observado que, en promedio, el valor absoluto del coeficiente de correlación de Pearson es una constante cercana a cualquier par de caminatas aleatorias independientes, independientemente de la longitud de la caminata.0.560.42 ¿Alguien puede explicar este fenómeno? Esperaba que las correlaciones se redujeran a medida que aumenta la longitud de …

27 time-series  correlation  stationarity  random-walk 

Mi profesor de estadística afirma que la palabra "correlación" se aplica estrictamente a las relaciones lineales entre variables, mientras que la palabra "asociación" se aplica ampliamente a cualquier tipo de relación. En otras palabras, afirma que el término "correlación no lineal" es un oxímoron. Por lo que puedo hacer de …

27 correlation  terminology  non-independent 

Quizás esta pregunta sea ingenua, pero: Si la regresión lineal está estrechamente relacionada con el coeficiente de correlación de Pearson, ¿hay alguna técnica de regresión estrechamente relacionada con los coeficientes de correlación de Kendall y Spearman?

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

El análisis entre mercados es un método para modelar el comportamiento del mercado mediante la búsqueda de relaciones entre diferentes mercados. Muchas veces, se calcula una correlación entre dos mercados, por ejemplo, S&P 500 y los bonos del Tesoro estadounidense a 30 años. La mayoría de las veces, estos cálculos …

27 correlation  stationarity 

Tengo una matriz de correlación de retornos de seguridad cuyo determinante es cero. (Esto es un poco sorprendente ya que la matriz de correlación de la muestra y la matriz de covarianza correspondiente deberían ser teóricamente definitivas positivas). Mi hipótesis es que al menos un valor depende linealmente de otros …

26 r  correlation  pca  linear-model  svd 

¿Es posible encontrar el valor p en la correlación de pearson en R? Para encontrar la correlación de Pearson, generalmente hago esto col1 = c(1,2,3,4) col2 = c(1,4,3,5) cor(col1,col2) # [1] 0.8315218 Pero, ¿cómo puedo encontrar el valor p de esto?

26 r  correlation  p-value  pearson-r 

Actualmente estoy ejecutando algunos modelos lineales de efectos mixtos. Estoy usando el paquete "lme4" en R. Mis modelos toman la forma: model <- lmer(response ~ predictor1 + predictor2 + (1 | random effect)) Antes de ejecutar mis modelos, verifiqué la posible multicolinealidad entre los predictores. Hice esto por: Hacer un …

26 r  correlation  mixed-model  lme4-nlme  multicollinearity 

Cualquier estudiante trabajador es un contraejemplo de "todos los estudiantes son flojos". ¿Cuáles son algunos contraejemplos simples para "si las variables aleatorias e no están correlacionadas, entonces son independientes"?YXXXYYY

26 correlation  random-variable  independence 

He leído un artículo que dice que cuando se usan contrastes planificados para encontrar medios que son diferentes en un ANOVA de una sola forma, las restricciones deben ser ortogonales para que no estén correlacionadas y eviten que se infle el error de tipo I. No entiendo por qué ortogonal …

25 correlation  independence 

Desde hace algún tiempo, he estado buscando una buena lectura introductoria sobre Copulas para mi seminario. Estoy encontrando mucho material que habla sobre aspectos teóricos, lo cual es bueno, pero antes de pasar a ellos, estoy buscando construir una buena comprensión intuitiva sobre el tema. ¿Alguien podría sugerir algún buen …

25 correlation  references  marginal  copula 

Estoy interesado en el significado geométrico de la correlación múltiple RRR y el coeficiente de determinación R2R2R^2 en la regresión yi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} + \dots + \beta_k x_{k,i} + \epsilon_i , o en notación vectorial , y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y} = \mathbf{X \beta} + \mathbf{\epsilon} Aquí la matriz de diseño …

24 regression  correlation  multiple-regression  r-squared  geometry