Preguntas etiquetadas con spearman-rho

Según Fritz, Morris y Richler (2011; ver más abajo), puede calcularse como un tamaño del efecto para la prueba U de Mann-Whitney utilizando la fórmula r = zrrr Esto es conveniente para mí, ya queinformotambién en otras ocasiones. Me gustaría informar el intervalo de confianza pararademás de la medida del …

13 confidence-interval  effect-size  wilcoxon-mann-whitney  spearman-rho 

(¡Muchas gracias por las respuestas rápidas! Hice un mal trabajo al hacer la pregunta, así que déjenme volver a intentarlo). No sé cómo averiguar si la diferencia entre dos correlaciones de Spearman es estadísticamente significativa. Me gustaría saber cómo averiguarlo. La razón que quería averiguar es que en el siguiente …

13 hypothesis-testing  statistical-significance  spearman-rho 

Wikipedia tiene una transformación de Fisher de la correlación de rango de Spearman con una puntuación z aproximada. ¿Quizás esa puntuación z es la diferencia de la hipótesis nula (correlación de rango 0)? Esta página tiene el siguiente ejemplo: 4, 10, 3, 1, 9, 2, 6, 7, 8, 5 5, …

13 correlation  spearman-rho 

Nota: esta pregunta es una nueva publicación, ya que mi pregunta anterior tuvo que ser eliminada por razones legales. Al comparar PROC MIXED de SAS con la función lmedel nlmepaquete en R, me topé con algunas diferencias bastante confusas. Más específicamente, los grados de libertad en las diferentes pruebas difieren …

12 r  mixed-model  sas  degrees-of-freedom  pdf  unbiased-estimator  distance-functions  functional-data-analysis  hellinger  time-series  outliers  c++  relative-risk  absolute-risk  rare-events  regression  t-test  multiple-regression  survival  teaching  multiple-regression  regression  self-study  t-distribution  machine-learning  recommender-system  self-study  binomial  standard-deviation  data-visualization  r  predictive-models  pearson-r  spearman-rho  r  regression  modeling  r  categorical-data  data-visualization  ggplot2  many-categories  machine-learning  cross-validation  weka  microarray  variance  sampling  monte-carlo  regression  cross-validation  model-selection  feature-selection  elastic-net  distance-functions  information-theory  r  regression  mixed-model  random-effects-model  fixed-effects-model  dataset  data-mining 

Tengo datos para los que calculé la correlación de Spearman y quiero visualizarlos para una publicación. La variable dependiente se clasifica, la variable independiente no. Lo que quiero visualizar es más la tendencia general que la pendiente real, por lo que clasifiqué la independiente y apliqué la correlación / regresión …

12 regression  data-visualization  spearman-rho  ordered-logit  isotonic 

Tengo un montón de conjuntos de datos relacionados. Las correlaciones de Pearson entre pares de ellas suelen ser definitivamente mayores que las correlaciones de Spearman. Eso sugiere que cualquier correlación es lineal, pero uno podría esperar que incluso si Pearson y Spearman fueran iguales. ¿Qué significa cuando hay una brecha …

12 correlation  spearman-rho  pearson-r 

Tengo un GLMM de la forma: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Cuando lo uso drop1(model, test="Chi"), obtengo resultados diferentes a los que uso Anova(model, type="III")del paquete del automóvil o summary(model). Estos dos últimos dan las mismas respuestas. Usando un montón de …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

Actualmente estoy leyendo sobre suposiciones para las correlaciones de Pearson. Una suposición importante para la prueba t resultante parece ser que ambas variables provienen de distribuciones normales; si no lo hacen, se recomienda el uso de medidas alternativas como el Spearman rho. La correlación de Spearman se calcula como la …

9 correlation  normality-assumption  spearman-rho  ranks 

Parece que para el manejo con mediciones ordenadas, los investigadores generalmente se ocupan de la correlación policórica . (Por ejemplo, para hacer una matriz antes de hacer el Análisis Factorial). ¿Por qué? El coeficiente de correlación de rango de Kendall Tau y el coeficiente de correlación de rango de Spearman …

9 correlation  ordinal-data  spearman-rho  kendall-tau  polychoric 

Estoy entrenando una red neuronal artificial (retropropagación, retroalimentación) con datos distribuidos no normales. Además de la raíz del error cuadrático medio, la literatura a menudo sugiere el coeficiente de correlación de Pearson para evaluar la calidad de la red entrenada. Pero, ¿es razonable el coeficiente de correlación de Pearson si …

9 correlation  neural-networks  spearman-rho 

Estoy tratando de demostrar o refutar que la diferencia entre la Correlación de Spearman y la Correlación de Kendall no es más de 1 (o menos, cuanto más estricta, mejor). Supongo que no hay vínculos. En un intento de refutar el resultado usando un ejemplo de contador, verifiqué todas las …

9 correlation  spearman-rho  kendall-tau 

Dados -vectores modo que el coeficiente de correlación de Spearman de e es , ¿existen límites conocidos en el coeficiente de Spearman de con , en términos de ( , presumiblemente)? Es decir, ¿se pueden encontrar funciones (no triviales) modo que x , y 1 , y 2 x y …

8 correlation  spearman-rho  bounds 

Tengo dos grupos de 10 participantes que fueron evaluados tres veces durante un experimento. Para probar las diferencias entre los grupos y entre las tres evaluaciones, ejecuté un ANOVA de diseño mixto 2x3 con group(control, experimental), time(primero, segundo, tres) y group x time. Ambos timey groupresultaron significativos, además hubo una …

8 anova  mixed-model  spss  post-hoc  bonferroni  time-series  unevenly-spaced-time-series  classification  normal-distribution  discriminant-analysis  probability  normal-distribution  estimation  sampling  classification  svm  terminology  pivot-table  random-generation  self-study  estimation  sampling  estimation  categorical-data  maximum-likelihood  excel  least-squares  instrumental-variables  2sls  total-least-squares  correlation  self-study  variance  unbiased-estimator  bayesian  mixed-model  ancova  statistical-significance  references  p-value  fishers-exact  probability  monte-carlo  particle-filter  logistic  predictive-models  modeling  interaction  survey  hypothesis-testing  multiple-regression  regression  variance  data-transformation  residuals  minitab  r  time-series  forecasting  arima  garch  correlation  estimation  least-squares  bias  pca  predictive-models  genetics  sem  partial-least-squares  nonparametric  ordinal-data  wilcoxon-mann-whitney  bonferroni  wilcoxon-signed-rank  traminer  regression  econometrics  standard-error  robust  misspecification  r  probability  logistic  generalized-linear-model  r-squared  effect-size  gee  ordered-logit  bayesian  classification  svm  kernel-trick  nonlinear  bayesian  pca  dimensionality-reduction  eigenvalues  probability  distributions  mathematical-statistics  estimation  nonparametric  kernel-smoothing  expected-value  filter  mse  time-series  correlation  data-visualization  clustering  estimation  predictive-models  recommender-system  sparse  hypothesis-testing  data-transformation  parametric  probability  summations  correlation  pearson-r  spearman-rho  bayesian  replicability  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  outliers  weka