Als «correlation» getaggte Fragen

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

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Intuition / Interpretation einer Verteilung von Eigenwerten einer Korrelationsmatrix?
Was ist Ihre Intuition / Interpretation einer Verteilung von Eigenwerten einer Korrelationsmatrix? Ich neige dazu zu hören, dass normalerweise 3 größte Eigenwerte am wichtigsten sind, während diejenigen nahe Null Rauschen sind. Ich habe auch einige Forschungsarbeiten gesehen, in denen untersucht wurde, wie sich natürlich vorkommende Eigenwertverteilungen von denen unterscheiden, die …
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GBM-Paket vs. Caret mit GBM
Ich habe das Modell mit optimiert caret, aber dann das Modell mit dem gbmPaket erneut ausgeführt. Nach meinem Verständnis sollten das verwendete caretPaket gbmund die Ausgabe identisch sein. Nur ein kurzer Testlauf mit data(iris)zeigt jedoch eine Diskrepanz im Modell von etwa 5% unter Verwendung von RMSE und R ^ 2 …
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ICC als erwartete Korrelation zwischen zwei zufällig gezogenen Einheiten, die sich in derselben Gruppe befinden
Bei der mehrstufigen Modellierung wird die Intraclass-Korrelation häufig aus einer ANOVA mit Zufallseffekten berechnet yich j= γ00+ uj+ eich jyichj=γ00+uj+eichj y_{ij} = \gamma_{00} + u_j + e_{ij} Dabei sind die Residuen der Ebene 2 und die Residuen der Ebene 1. Dann erhalten wir Schätzungen, und für die Varianz von und …
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Wie führt man eine Imputation von Werten in einer sehr großen Anzahl von Datenpunkten durch?
Ich habe einen sehr großen Datensatz und es fehlen ungefähr 5% zufällige Werte. Diese Variablen sind miteinander korreliert. Der folgende Beispiel-R-Datensatz ist nur ein Spielzeugbeispiel mit Dummy-korrelierten Daten. set.seed(123) # matrix of X variable xmat <- matrix(sample(-1:1, 2000000, replace = TRUE), ncol = 10000) colnames(xmat) <- paste ("M", 1:10000, sep …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
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Schätzen der Korrelation zwischen einer kontinuierlichen Variablen und einer kategorialen Variablen mithilfe gegenseitiger Informationen
In Bezug auf den Titel besteht die Idee darin, die gegenseitige Information hier und nach MI zu verwenden, um die "Korrelation" (definiert als "wie viel ich über A weiß, wenn ich B weiß") zwischen einer kontinuierlichen Variablen und einer kategorialen Variablen zu schätzen. Ich werde Ihnen gleich meine Gedanken zu …
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Können p-Werte für den Pearson-Korrelationstest nur aus dem Korrelationskoeffizienten und der Stichprobengröße berechnet werden?
Hintergrund: Ich habe einen Artikel gelesen, in dem Autoren die Pearson-Korrelation 0,754 aus Stichprobengröße 878 berichten. Der resultierende p-Wert für den Korrelationstest ist "zwei Sterne" signifikant (dh p <0,01). Ich denke jedoch, dass bei einer so großen Stichprobengröße der entsprechende p-Wert unter 0,001 liegen sollte (dh drei Sterne signifikant). Können …
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Beziehen sich Korrelation oder Bestimmungskoeffizient auf den Prozentsatz der Werte, die entlang einer Regressionslinie fallen?
Die Korrelation rrr ist ein Maß für die lineare Assoziation zwischen zwei Variablen. Der Bestimmungskoeffizient r2r2r^2 ist ein Maß dafür, wie viel von der Variabilität in einer Variablen durch Variation in der anderen "erklärt" werden kann. Wenn zum Beispiel r=0.8r=0.8r = 0.8 die Korrelation zwischen zwei Variablen ist, dann ist …
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Positive Korrelation und negatives Vorzeichen des Regressorkoeffizienten
Ist es möglich, eine positive Korrelation zwischen einem Regressor und einer Antwort ( +0,43) zu erhalten und anschließend einen negativen Koeffizienten im angepassten Regressionsmodell für diesen Regressor zu erhalten? Ich spreche nicht über Veränderungen im Zeichen des Regressors bei einigen Modellen. Das Koeffizientenzeichen bleibt immer erhalten. Könnten die verbleibenden Variablen …
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Warum ergibt das Quadrieren von
Dies mag eine grundlegende Frage sein, aber ich habe mich gefragt, warum ein RRR Wert in einem Regressionsmodell einfach quadriert werden kann, um eine Zahl der erklärten Varianz zu erhalten. Ich verstehe, dass der RRR Koeffizient die Stärke einer Beziehung angeben kann, aber ich verstehe nicht, wie einfach das Quadrieren …
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Korrelierende Volume-Zeitreihen
Betrachten Sie das folgende Diagramm: Die rote Linie (linke Achse) beschreibt das Handelsvolumen einer bestimmten Aktie. Die blaue Linie (rechte Achse) beschreibt das Twitter-Nachrichtenvolumen für diese Aktie. Zum Beispiel wurden am 9. Mai (05-09) ungefähr 1.100 Millionen Trades und 4.000 Tweets getätigt. Ich möchte berechnen, ob es eine Korrelation zwischen …
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