Ich hätte erwartet, dass der Korrelationskoeffizient der gleiche ist wie eine Regressionssteigung (Beta), jedoch sind sie unterschiedlich, wenn man sie nur vergleicht. Wie unterscheiden sie sich - welche unterschiedlichen Informationen geben
Ich mache einige Berechnungen mit verschiedenen Matrizen (hauptsächlich in der logistischen Regression) und bekomme häufig den Fehler "Matrix ist singulär", wo ich zurückgehen und die korrelierten Variablen entfernen muss. Meine Frage hier ist, was würden Sie als "hoch" korrelierte Matrix...
Ich habe mehrere hundert Messungen. Jetzt überlege ich mir, irgendeine Art von Software zu verwenden, um jede Maßnahme mit jeder Maßnahme in Beziehung zu setzen. Dies bedeutet, dass es Tausende von Korrelationen gibt. Darunter sollte (statistisch) eine hohe Korrelation bestehen, auch wenn die Daten...
Ich weiß empirisch, dass dies der Fall ist. Ich habe gerade Modelle entwickelt, die auf dieses Rätsel stoßen. Ich vermute auch, dass es nicht unbedingt eine Ja / Nein-Antwort ist. Ich meine damit, dass, wenn sowohl A als auch B mit C korreliert sind, dies eine gewisse Auswirkung auf die Korrelation...
Ich habe verallgemeinerte additive Modelle für die Entwaldung erstellt. Um die räumliche Autokorrelation zu berücksichtigen, habe ich Breitengrad und Längengrad als geglätteten Interaktionsterm (dh s (x, y)) eingeschlossen. Ich habe dies auf das Lesen vieler Artikel gestützt, in denen die Autoren...
Es tut mir leid, wenn dies ein bisschen zu grundlegend erscheint, aber ich schätze, ich versuche hier nur, das Verständnis zu bestätigen. Ich habe das Gefühl, dass ich dies in zwei Schritten tun müsste, und ich habe angefangen, Korrelationsmatrizen zu erstellen, aber es scheint erst sehr involviert...
Warum und wann sollten wir Mutual Information für statistische Korrelationsmessungen wie "Pearson", "Spearman" oder "Kendall's Tau"
Entnommen aus der praktischen Statistik für die medizinische Forschung, in der Douglas Altman auf Seite 285 schreibt: ... für zwei beliebige Größen X und Y wird X mit XY korreliert. Selbst wenn X und Y Stichproben von Zufallszahlen sind, würden wir eine Korrelation von X und XY von 0,7 erwarten Ich...
In The Idiot Brain: Ein Neurowissenschaftler erklärt, was Ihr Kopf wirklich vorhat , schrieb Dean Burnett Die Korrelation zwischen Größe und Intelligenz wird normalerweise mit etwa , was bedeutet, dass Größe und Intelligenz nur bei von Personen in Zusammenhang zu stehen scheinen .0.20.20.2111555...
Ich habe 2 Zeitreihen (beide glatt), die ich überkreuzen möchte, um zu sehen, wie korreliert sie sind. Ich beabsichtige, den Pearson-Korrelationskoeffizienten zu verwenden. Ist das angebracht Meine zweite Frage ist, dass ich die 2 Zeitreihen so probieren kann, wie es mir gefällt. dh ich kann...
Ich frage mich, ob es einen Unterschied in der Interpretation macht, ob nur die abhängigen, sowohl die abhängigen als auch die unabhängigen Variablen oder nur die unabhängigen Variablen log-transformiert werden. Betrachten Sie den Fall von log(DV) = Intercept + B1*IV + Error Ich kann die IV als...
Ich möchte die Korrelation zwischen einer kontinuierlichen (abhängigen Variablen) und einer kategorialen (nominal: Geschlecht, unabhängige Variable) Variablen finden. Fortlaufende Daten werden normalerweise nicht verteilt. Vorher hatte ich es mit dem Spearman's berechnet . Mir wurde jedoch gesagt,...
Es gibt zwei Boolesche Vektoren, die nur 0 und 1 enthalten. Wenn ich die Pearson- oder Spearman-Korrelation berechne, sind sie sinnvoll oder
Ich weiß, dass diese Frage milliardenfach gestellt wurde, und bin daher nach einem Online-Blick fest davon überzeugt, dass die Korrelation zwischen zwei Variablen keine Kausalität impliziert. In einem meiner Statistikvorträge hatten wir heute einen Gastvortrag eines Physikers über die Bedeutung...
Wenn zwei Variablen eine Korrelation von 0 aufweisen, warum sind sie dann nicht unbedingt unabhängig? Sind nullkorrelierte Variablen unter bestimmten Umständen unabhängig? Wenn möglich, suche ich eine intuitive Erklärung, keine
Angenommen, ich habe zwei eindimensionale Arrays, und . Jedes enthält 100 Datenpunkte. sind die tatsächlichen Daten und ist die Modellvorhersage. In diesem Fall wäre der Wert: In der Zwischenzeit wäre dies gleich dem Quadratwert des Korrelationskoeffizienten Wenn ich nun die beiden vertausche: sind...
Ich weiß, dass dies eine ziemlich spezifische RFrage ist, aber ich denke möglicherweise falsch über die erklärte Proportionsvarianz . Hier geht.R2R2R^2 Ich versuche das RPaket zu benutzen randomForest. Ich habe einige Trainingsdaten und Testdaten. Wenn ich ein zufälliges Gesamtstrukturmodell...
Wie ist die Beziehung zwischen und in der folgenden Darstellung? Meiner Ansicht nach gibt es eine negative lineare Beziehung. Da wir jedoch viele Ausreißer haben, ist die Beziehung sehr schwach. Habe ich recht? Ich möchte lernen, wie wir Streudiagramme erklären
Ich habe verstanden, dass Random Forest und Extrem Randomized Trees sich dahingehend unterscheiden, dass die Aufteilung der Bäume im Random Forest deterministisch ist, wohingegen sie im Fall von Extrem Randomized Trees zufällig ist (genauer gesagt, die nächste Aufteilung ist die beste Aufteilung)...
Mantels Test wird häufig in biologischen Studien verwendet , um die Korrelation zwischen der räumlichen Verteilung von Tieren (Position im Raum) und beispielsweise ihrer genetischen Verwandtschaft, Aggressionsrate oder einem anderen Attribut zu untersuchen. Viele gute Fachzeitschriften verwenden es...