Als «correlation» getaggte Fragen

Ein Maß für den Grad der linearen Assoziation zwischen einem Variablenpaar.

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Geht Facebook zu Ende?
In letzter Zeit hat dieses Papier viel Aufmerksamkeit erhalten (z . B. von WSJ ). Grundsätzlich schließen die Autoren, dass Facebook bis 2017 80% seiner Mitglieder verlieren wird. Sie stützen ihre Behauptungen auf eine Extrapolation des SIR-Modells , eines in der Epidemiologie häufig verwendeten Kompartimentmodells. Ihre Daten stammen aus Google-Suchen …
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Korrelationen mit ungeordneten kategorialen Variablen
Ich habe einen Datenrahmen mit vielen Beobachtungen und vielen Variablen. Einige von ihnen sind kategorisch (ungeordnet) und die anderen sind numerisch. Ich suche nach Assoziationen zwischen diesen Variablen. Ich konnte die Korrelation für numerische Variablen berechnen (Spearman-Korrelation), aber: Ich weiß nicht, wie ich die Korrelation zwischen ungeordneten kategorialen Variablen messen …
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Bedeutet Kausalität Korrelation?
Korrelation impliziert keine Kausalität, da es viele Erklärungen für die Korrelation geben könnte. Aber impliziert Kausalität Korrelation? Intuitiv würde ich denken, dass das Vorhandensein von Kausalität zwangsläufig eine gewisse Korrelation bedeutet. Aber meine Intuition hat mir in der Statistik nicht immer gute Dienste geleistet. Bedeutet Kausalität Korrelation?
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Unter welchen Bedingungen impliziert Korrelation Kausalität?
Wir alle wissen, dass das Mantra "Korrelation bedeutet keine Kausalität" in allen Statistikstudenten des ersten Studienjahres enthalten ist. Es gibt einige schöne Beispiele hier die Idee zu illustrieren. Aber manchmal Korrelation tut Verursachung bedeuten. Das folgende Beispiel stammt von dieser Wikipedia-Seite Zum Beispiel könnte man ein Experiment mit identischen Zwillingen …
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Ein Beispiel: LASSO-Regression unter Verwendung von glmnet für binäre Ergebnisse
Ich beginne mit der Verwendung von dabble glmnetmit LASSO Regression , wo mein Ergebnis von Interesse dichotomous ist. Ich habe unten einen kleinen nachgebildeten Datenrahmen erstellt: age <- c(4, 8, 7, 12, 6, 9, 10, 14, 7) gender <- c(1, 0, 1, 1, 1, 0, 1, 0, 0) bmi_p <- …
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