Запитання з тегом «kendall-tau»

У яких випадках слід віддати перевагу тому, ніж іншому? Я знайшов когось, хто претендує на перевагу Кендалл, з педагогічних міркувань , чи є інші причини?

69 correlation  nonparametric  spearman-rho  kendall-tau 

У моїй роботі ми порівнюємо прогнозований рейтинг та справжній рейтинг для деяких наборів даних. До недавнього часу ми використовували лише Кендалл-Тау. Група, яка працює над подібним проектом, запропонувала спробувати використати гамму Гудман-Крускал , і щоб вони віддали перевагу. Мені було цікаво, в чому полягають відмінності між різними алгоритмами кореляції рангів. …

31 spearman-rho  kendall-tau  goodman-kruskal-gamma 

Можливо, це питання є наївним, але: Якщо лінійна регресія тісно пов'язана з коефіцієнтом кореляції Пірсона, чи існують якісь регресійні методи, тісно пов'язані з коефіцієнтами кореляції Кендалла та Спірмена?

27 regression  correlation  pearson-r  spearman-rho  kendall-tau 

Канонічний кореляційний аналіз (CCA) має на меті максимізувати звичайну кореляцію Пірсона між продуктом і моментом (тобто коефіцієнт лінійної кореляції) лінійних комбінацій двох наборів даних. Тепер розглянемо той факт , що цей коефіцієнт кореляції тільки вимірює лінійні асоціацій - це причина того, чому ми використовуємо, наприклад, Spearman- ρρ\rho або Кендал з'єднання …

15 multivariate-analysis  data-transformation  spearman-rho  kendall-tau  canonical-correlation 

Схоже, що для управління з упорядкованими вимірюваннями дослідники, як правило, мають справу з поліхорною кореляцією . (Наприклад, для виготовлення матриці перед тим, як робити факторний аналіз.) Чому так? Коефіцієнт кореляції рейтингу Кендалл Тау та коефіцієнт кореляції рейтингу Спірмена також підходять для упорядкованих даних. Будь-які точки "про" і "проти" за цих …

9 correlation  ordinal-data  spearman-rho  kendall-tau  polychoric