Preguntas etiquetadas con correlation

Bloqueado . Esta pregunta y sus respuestas están bloqueadas porque la pregunta está fuera de tema pero tiene un significado histórico. Actualmente no acepta nuevas respuestas o interacciones. En R, tengo un marco de datos que comprende una etiqueta de clase C (un factor) y dos mediciones, M1 y M2 …

17 r  correlation 

La respuesta a la pregunta ¿ Relación entre los coeficientes de correlación phi, Matthews y Pearson? muestra que los tres métodos de coeficientes son todos equivalentes. No soy de estadísticas, por lo que debería ser una pregunta fácil. El artículo de Matthews (www.sciencedirect.com/science/article/pii/0005279575901099) describe lo siguiente: "A correlation of: C …

17 correlation  interpretation  pearson-r 

Estoy usando FactoMineRpara reducir mi conjunto de datos de mediciones a las variables latentes. El mapa de la variable anterior es claro para mí de interpretar, pero estoy confundido cuando se trata de las asociaciones entre las variables y el componente 1. Mirando el mapa variables, ddpy covestá muy cerca …

17 correlation  pca  factor-analysis  association-measure  biplot 

Sé que la correlación no implica causalidad, sino la fuerza y ​​dirección de la relación. ¿La regresión lineal simple implica causalidad? ¿O se requiere una prueba estadística inferencial (prueba t, etc.) para eso?

17 regression  correlation  causality 

Hace unos días, un psicólogo-investigador mío me contó sobre su método para seleccionar variables al modelo de regresión lineal. Supongo que no es bueno, pero necesito pedirle a alguien más que se asegure. El metodo es: Observe la matriz de correlación entre todas las variables (incluida la variable dependiente Y) …

17 regression  correlation  model-selection 

En primer lugar, no estoy preguntando esto: ¿Por qué la correlación cero no implica independencia? Esto se aborda (bastante bien) aquí: /math/444408/why-does-zero-correlation-not-imply-independence Lo que pregunto es lo contrario ... digamos que dos variables son completamente independientes entre sí. ¿No podrían tener una pequeña correlación por accidente? ¿No debería ser ... …

16 correlation  mathematical-statistics  covariance  independence 

Dados los tres vectores aaa , bbb y ccc , ¿es posible que las correlaciones entre aaa y bbb , aaa y ccc , y bbb y ccc sean todas negativas? Es decir, ¿es esto posible? corr(a,b)&lt;0corr(a,c)&lt;0corr(b,c)&lt;0corr(a,b)&lt;0corr(a,c)&lt;0corr(b,c)&lt;0\begin{align} \text{corr}(a,b) < 0\\ \text{corr}(a,c) < 0 \\ \text{corr}(b,c) < 0\\ \end{align}

16 correlation  correlation-matrix 

Esta afirmación se planteó en la respuesta principal a esta pregunta . Creo que la pregunta del "por qué" es lo suficientemente diferente como para justificar un nuevo hilo. Buscar en Google "medida exhaustiva de asociación" no produjo ningún éxito, y no estoy seguro de lo que significa esa frase.

16 correlation  normal-distribution  pearson-r  multivariate-normal 

No estoy en el campo de las estadísticas. He visto la palabra "datos vinculados" al leer acerca de los coeficientes de correlación de rango. ¿Qué son los datos vinculados? ¿Cuál es un ejemplo de datos vinculados?

16 correlation  nonparametric  ranks 

Dadas las variables aleatorias normales y con coeficiente de correlación , ¿cómo encuentro la correlación entre las siguientes variables aleatorias lognormales e ?X 2 ρ Y 1 Y 2X1X1X_1X2X2X_2ρρ\rhoY1Y1Y_1Y2Y2Y_2 Y1=a1exp(μ1T+T−−√X1)Y1=a1exp⁡(μ1T+TX1)Y_1 = a_1 \exp(\mu_1 T + \sqrt{T}X_1) Y2=a2exp(μ2T+T−−√X2)Y2=a2exp⁡(μ2T+TX2)Y_2 = a_2 \exp(\mu_2 T + \sqrt{T}X_2) Ahora, si X1=σ1Z1X1=σ1Z1X_1 = \sigma_1 Z_1 y …

16 correlation  random-variable  lognormal 

Me pregunto si hay alguna relación entre estas 3 medidas. Parece que no puedo establecer una conexión entre ellos al referirme a las definiciones (posiblemente porque soy nuevo en estas definiciones y me está costando un poco entenderlas). Sé que el rango de la similitud del coseno puede ser de …

16 correlation  z-score  cosine-similarity 

En los modelos lineales necesitamos verificar si existe una relación entre las variables explicativas. Si se correlacionan demasiado, entonces hay colinealidad (es decir, las variables se explican parcialmente entre sí). Actualmente solo estoy mirando la correlación por pares entre cada una de las variables explicativas. Pregunta 1: ¿Qué clasifica como …

16 correlation  linear-model  multicollinearity 

¿Cuáles son algunas técnicas para muestrear dos variables aleatorias correlacionadas? si sus distribuciones de probabilidad están parametrizadas (por ejemplo, log-normal) si tienen distribuciones no paramétricas. Los datos son dos series de tiempo para las cuales podemos calcular coeficientes de correlación distintos de cero. Deseamos simular estos datos en el futuro, …

16 correlation  sampling  monte-carlo  stochastic-processes  copula 

Las pruebas de permutación (también llamadas prueba de aleatorización, prueba de aleatorización o prueba exacta) son muy útiles y resultan útiles cuando t-testno se cumple el supuesto de distribución normal requerido por ejemplo y cuando se transforman los valores mediante la clasificación de prueba no paramétrica como Mann-Whitney-U-testconduciría a la …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

¿Alguien puede ayudarme a entender la fórmula de correlación de Pearson? la muestra rrr = la media de los productos de las calificaciones de las variables XXX y .YYY Entiendo por qué necesitan estandarizar e , pero ¿cómo entender los productos de ambas puntuaciones z? XXXYYY Esta fórmula también se …

15 correlation  descriptive-statistics  pearson-r