Als «correlation» getaggte Fragen

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

1
Generieren von binomialen Zufallsvariablen mit gegebener Korrelation
Angenommen, ich weiß, wie unabhängige binomiale Zufallsvariablen generiert werden. Wie kann ich zwei Zufallsvariablen und so generieren, dassY X ∼ Bin ( 8 , 2XXXYYYX∼Bin(8,23),Y∼Bin(18,23) and Corr(X,Y)=0.5X∼Bin(8,23),Y∼Bin(18,23) and Corr(X,Y)=0.5X\sim \text{Bin}(8,\dfrac{2}{3}),\quad Y\sim \text{Bin}(18,\dfrac{2}{3})\ \text{ and }\ \text{Corr}(X,Y)=0.5 Ich dachte daran, die Tatsache zu nutzen, dass und unabhängig sind, wobei aber ich …
2
Grenzen der bedingten Erwartung mit normalen Rändern und spezifizierter (Pearson) Korrelation
Ich habe die folgende Frage in einem anderen Forum gesehen: "Angenommen, sowohl Größe als auch Gewicht erwachsener Männer können mit normalen Modellen beschrieben werden, und die Korrelation zwischen diesen Variablen beträgt 0,65. Wenn die Größe eines Mannes ihn auf das 60. Perzentil bringt, bei welchem ​​Perzentil würden Sie sein Gewicht …
1
Warum repräsentiert zwischen zwei Variablen den Anteil der gemeinsamen Varianz?
Erstens schätze ich, dass Diskussionen über Allgemeinen Erklärungen zu (dh dem Bestimmungskoeffizienten in der Regression) hervorrufen . Das Problem, das ich beantworten möchte, besteht darin, dies auf alle Fälle der Korrelation zwischen zwei Variablen zu verallgemeinern.R 2r2r2r^2R2R2R^2 Ich bin also schon eine ganze Weile verwirrt über die gemeinsame Varianz. Ich …
1
Ermittlung der am besten korrelierten Zeitreihen
Bevor ich frage, lese ich ähnliche Fragen, aber keine davon führt zu zufriedenstellenden Antworten für mein spezifisches Interesse. Ich möchte eine Klimazeitreihe der Niederschläge der Dominikanischen Republik über 64 Jahre (1940-2003) homogenisieren. Dafür ist es wirklich wichtig, eine Referenzserie aus einer Gruppe von Kandidaten auszuwählen. Angenommen, es sjohandelt sich um …
2
Warum würde ein statistisches Modell bei einem riesigen Datensatz überanpassen?
Für mein aktuelles Projekt muss ich möglicherweise ein Modell erstellen, um das Verhalten einer bestimmten Personengruppe vorherzusagen. Der Trainingsdatensatz enthält nur 6 Variablen (ID dient nur zu Identifikationszwecken): id, age, income, gender, job category, monthly spend in dem monthly spendist die Antwortvariable. Der Trainingsdatensatz enthält jedoch ungefähr 3 Millionen Zeilen, …
8 modeling  large-data  overfitting  clustering  algorithms  error  spatial  r  regression  predictive-models  linear-model  average  measurement-error  weighted-mean  error-propagation  python  standard-error  weighted-regression  hypothesis-testing  time-series  machine-learning  self-study  arima  regression  correlation  anova  statistical-significance  excel  r  regression  distributions  statistical-significance  contingency-tables  regression  optimization  measurement-error  loss-functions  image-processing  java  panel-data  probability  conditional-probability  r  lme4-nlme  model-comparison  time-series  probability  probability  conditional-probability  logistic  multiple-regression  model-selection  r  regression  model-based-clustering  svm  feature-selection  feature-construction  time-series  forecasting  stationarity  r  distributions  bootstrap  r  distributions  estimation  maximum-likelihood  garch  references  probability  conditional-probability  regression  logistic  regression-coefficients  model-comparison  confidence-interval  r  regression  r  generalized-linear-model  outliers  robust  regression  classification  categorical-data  r  association-rules  machine-learning  distributions  posterior  likelihood  r  hypothesis-testing  normality-assumption  missing-data  convergence  expectation-maximization  regression  self-study  categorical-data  regression  simulation  regression  self-study  self-study  gamma-distribution  modeling  microarray  synthetic-data 
3
Sind Binning-Daten vor der Pearson-Korrelation gültig?
Ist es akzeptabel, Bin-Daten zu erstellen, den Mittelwert der Bins zu berechnen und dann den Pearson-Korrelationskoeffizienten auf der Grundlage dieser Mittelwerte abzuleiten? Es scheint mir ein etwas faul zu sein, wenn (wenn Sie sich die Daten als Bevölkerungsstichprobe vorstellen) die Streuung dieser Mittelwerte der Standardfehler des Mittelwerts ist und daher …
1
Vorhersage stark korrelierter Zeitreihen
Bei der Vorhersage von Zeitreihen mit verschiedenen Modellen wie AR, MA, ARMA usw. konzentrieren wir uns normalerweise auf die Modellierung der Daten im Zeitwechsel. Wenn wir jedoch zwei Zeitreihen haben, bei denen der Pearson-Korrelationskoeffizient zeigt, dass sie stark korreliert sind, ist es dann möglich, ihre Abhängigkeits- und Prognosewerte voneinander zu …
3
Post-hoc-Test in einer 2x3-ANOVA mit gemischtem Design unter Verwendung von SPSS?
Ich habe zwei Gruppen von 10 Teilnehmern, die während eines Experiments dreimal bewertet wurden. Um die Unterschiede zwischen den Gruppen und zwischen den drei Bewertungen zu testen, führte ich eine 2 × 3-ANOVA mit gemischtem Design mit group(Kontrolle, experimentell), time(erste, zweite, drei) und group x time. Beides timeund groupErgebnis signifikant, …
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 
Durch die Nutzung unserer Website bestätigen Sie, dass Sie unsere Cookie-Richtlinie und Datenschutzrichtlinie gelesen und verstanden haben.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.