Preguntas etiquetadas con correlation

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



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Correlaciones alcanzables para variables aleatorias lognormales
Considere las variables aleatorias lognormales y con y .X1X1X_1X2X2X_2log(X1)∼N(0,1)log⁡(X1)∼N(0,1)\log(X_1)\sim \mathcal{N}(0,1)log(X2)∼N(0,σ2)log⁡(X2)∼N(0,σ2)\log(X_2)\sim \mathcal{N}(0,\sigma^2) Estoy tratando de calcular y para \ rho (X_1, X_2) . Un paso en la solución dada que tengo es:ρmaxρmax\rho_{\max}ρminρmin\rho_{\min}ρ(X1,X2)ρ(X1,X2)\rho (X_1,X_2) ρmax=ρ(exp(Z),exp(σZ))ρmax=ρ(exp⁡(Z),exp⁡(σZ))\rho_{\max}=\rho (\exp(Z),\exp(\sigma Z)) y ρmin=ρ(exp(Z),exp(−σZ))ρmin=ρ(exp⁡(Z),exp⁡(−σZ))\rho_{\min}=\rho (\exp(Z),\exp(-\sigma Z)) , pero han hecho algunas referencias a la comonotonicidad y la …


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No transitividad de la correlación: correlaciones entre el género y el tamaño del cerebro y entre el tamaño del cerebro y el coeficiente intelectual, pero no hay correlación entre el género y el coeficiente intelectual
Encontré una siguiente explicación en un blog y me gustaría obtener más información sobre la no transitividad de la correlación: Tenemos los siguientes hechos indiscutibles: En promedio, hay una diferencia en el volumen cerebral entre hombres y mujeres. Existe una correlación entre el coeficiente intelectual y el tamaño del cerebro; …

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¿Cómo lidiar con una alta correlación entre predictores en regresión múltiple?
Encontré una referencia en un artículo que dice así: Según Tabachnick y Fidell (1996), las variables independientes con una correlación bivariada de más de .70 no deberían incluirse en el análisis de regresión múltiple. Problema: utilicé en un diseño de regresión múltiple 3 variables correlacionadas> .80, VIF en aproximadamente .2 …



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¿Puedo simplemente eliminar una de las dos variables predictoras que están altamente correlacionadas linealmente?
Usando el coeficiente de correlación de Pearson, tengo varias variables que están altamente correlacionadas ( y para 2 pares de variables que están en mi modelo).ρ=0.978ρ=0.978\rho = 0.978ρ=0.989ρ=0.989\rho = 0.989 La razón por la cual algunas de las variables están altamente correlacionadas es porque una variable se usa en el …


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¿Cómo es posible obtener un buen modelo de regresión lineal cuando no existe una correlación sustancial entre la salida y los predictores?
He entrenado un modelo de regresión lineal, utilizando un conjunto de variables / características. Y el modelo tiene un buen rendimiento. Sin embargo, me he dado cuenta de que no hay una variable con una buena correlación con la variable predicha. ¿Como es posible?



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Ejemplos reales de correlación confundidos con causalidad
Estoy buscando casos específicos y reales en los que una relación causal se dedujo de manera inapropiada de la evidencia de una correlación. Específicamente, estoy interesado en ejemplos que cumplan con los siguientes criterios: La existencia de la relación causal fue aceptada como un hecho lo suficientemente amplio como para …


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