Als «spearman-rho» getaggte Fragen

Rangkorrelationskoeffizient nach Spearman, normalerweise bezeichnet als ρist ein Maß für die Übereinstimmung zwischen zwei Zufallsvariablen.

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Mann-Whitney-U-Test: Konfidenzintervall für die Effektgröße
Nach Fritz, Morris und Richler (2011; siehe unten), unter Verwendung der Formel kann als eine Effektgröße für den Mann-Whitney - U-Tests berechnet werden Dies ist bequem, ich, wie ich auch bei anderen gelegenheiten berichte. Ich möchte das Konfidenzintervall für zusätzlich zum Effektgrößenmaß angeben.rrr rrr=zN−−√r=zN r = \frac{z}{\sqrt N} rrrrrr Hier …
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Unterschiede zwischen PROC Mixed und lme / lmer in R - Freiheitsgraden
Hinweis: Diese Frage ist ein Repost, da meine vorherige Frage aus rechtlichen Gründen gelöscht werden musste. Beim Vergleich von PROC MIXED von SAS mit der Funktion lmeaus dem nlmePaket in R bin ich auf einige verwirrende Unterschiede gestoßen. Insbesondere unterscheiden sich die Freiheitsgrade in den verschiedenen Tests zwischen PROC MIXEDund …
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 
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Was bedeutet es, wenn die Spearman-Korrelation um einen bestimmten Betrag unter Pearson liegt?
Ich habe eine Reihe verwandter Datensätze. Die Pearson-Korrelationen zwischen Paaren von ihnen sind typischerweise definitiv größer als die Spearman-Korrelationen. Das deutet darauf hin, dass jede Korrelation linear ist, aber man könnte erwarten, dass selbst wenn Pearson und Spearman gleich wären. Was bedeutet es, wenn zwischen der Pearson- und der Spearman-Korrelation …
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Ist es „okay“, eine Regressionslinie für Rangdaten zu zeichnen (Spearman-Korrelation)?
Ich habe Daten, für die ich die Spearman-Korrelation berechnet habe, und möchte sie für eine Veröffentlichung visualisieren. Die abhängige Variable wird eingestuft, die unabhängige Variable nicht. Was ich visualisieren möchte, ist eher der allgemeine Trend als die tatsächliche Steigung, daher habe ich die unabhängige Rangfolge eingestuft und die Spearman-Korrelation / …
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Warum haben Anova () und drop1 () unterschiedliche Antworten für GLMMs geliefert?
Ich habe ein GLMM der Form: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Wenn ich benutze drop1(model, test="Chi"), erhalte ich andere Ergebnisse als wenn ich Anova(model, type="III")aus dem Autopaket oder benutze summary(model). Diese beiden letzteren geben die gleichen Antworten. Unter Verwendung einer Reihe …
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 
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Warum ist eine Pearson-Rangkorrelation trotz Normalitätsannahme gültig?
Ich lese gerade über Annahmen für Pearson-Korrelationen. Eine wichtige Annahme für den folgenden t-Test scheint zu sein, dass beide Variablen aus Normalverteilungen stammen; Wenn dies nicht der Fall ist, wird die Verwendung alternativer Maßnahmen wie des Spearman Rho empfohlen. Die Spearman-Korrelation wird wie die Pearson-Korrelation berechnet, wobei nur die Ränge …
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Korrelationskoeffizienten für geordnete Daten: Kendalls Tau gegen Polychoric gegen Spearmans Rho
Es scheint, als würden sich Forscher bei der Verwaltung geordneter Messungen normalerweise mit der polychromen Korrelation befassen . (Zum Beispiel zum Erstellen einer Matrix vor der Faktoranalyse.) Warum? Der Kendall Tau- Rangkorrelationskoeffizient und der Spearman-Rangkorrelationskoeffizient eignen sich auch für geordnete Daten. Alle Punkte 'pro' und 'contra' für diese Korrelationskoeffizienten sind …
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Messung der Korrelation trainierter neuronaler Netze
Ich trainiere ein künstliches neuronales Netzwerk (Backpropagation, Feed-Forward) mit nicht normal verteilten Daten. Neben dem quadratischen Mittelwertfehler wird in der Literatur häufig der Pearson-Korrelationskoeffizient zur Bewertung der Qualität des trainierten Netzes vorgeschlagen. Aber ist der Pearson-Korrelationskoeffizient angemessen, wenn die Trainingsdaten nicht normal verteilt sind? Wäre es nicht vernünftiger, ein rangbasiertes …
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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 
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Zeichen der Kovarianz und von Spearmans Rho
Hat jemand einen Beweis dafür, dass die Kovarianz zwischen zwei Variablen immer das gleiche Vorzeichen wie Spearmans Rho hat, vorausgesetzt, dass beide nicht Null sind , oder eine Erklärung / ein Gegenbeispiel, um zu zeigen, warum dies nicht der Fall ist? Ich spreche von den "theoretischen" Größen der "Bevölkerung", nicht …
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Wie ist die Verteilung der Stichprobenkorrelationskoeffizienten zwischen zwei nicht korrelierten Normalvariablen?
Ich möchte beobachtete bivariate (Pearson's und Spearman's ) Korrelationskoeffizienten mit dem vergleichen, was von zufälligen Daten erwartet wird.ρρ\rhoρρ\rho Angenommen, wir messen beispielsweise 36 Fälle über sehr viele Variablen (1000). (Ich weiß, dass dies seltsam ist, es wird Q-Methodik genannt . Nehmen wir weiter an, dass jede der Variablen (streng) normal …
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