Запитання з тегом «spearman-rho»

Згідно з Фріцем, Моррісом та Ріхлером (2011; див. Нижче), може бути обчислений як розмір ефекту для U-тесту Манна-Вітні, використовуючи формулу Це зручно мене, як я повідомляю також і в інших випадках. Я хотів би повідомити про довірчий інтервал для на додаток до міри розміру ефекту.r = zrrr rrr=zN−−√r=zN r = …

13 confidence-interval  effect-size  wilcoxon-mann-whitney  spearman-rho 

(Дякую велике за швидкі відповіді! Я зробив погану роботу над тим, щоб поставити запитання, тому дозвольте спробувати.) Я не знаю, як з’ясувати, чи є різниця між двома кореляціями Спірмена статистично достовірною. Я хотів би знати, як це дізнатися. Причину, яку я хотів з’ясувати, полягає в тому, що в наступній статті: …

13 hypothesis-testing  statistical-significance  spearman-rho 

У Вікіпедії є перетворення Фішера кореляції рангів Спірмена до приблизного z-балу. Можливо, цей z-бал - це відмінність від нульової гіпотези (кореляція ранжування 0)? На цій сторінці є такий приклад: 4, 10, 3, 1, 9, 2, 6, 7, 8, 5 5, 8, 6, 2, 10, 3, 9, 4, 7, 1 rank …

13 correlation  spearman-rho 

Примітка: це запитання є репостом, оскільки моє попереднє питання довелося видалити з юридичних причин. Порівнюючи PROC MIXED від SAS з функцією lmeз nlmeпакету в R, я натрапив на деякі досить заплутані відмінності. Більш конкретно, ступеня свободи в різних випробувань відрізняються між PROC MIXEDі lme, і я задавався питанням, чому. Почніть …

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 

У мене є дані, за якими я розраховував співвідношення Спірмена і хочу їх візуалізувати для публікації. Залежна змінна класифікується, незалежна змінна - ні. Те, що я хочу візуалізувати, - це більше загальна тенденція, ніж власне схил, тому я класифікував незалежний та застосував кореляцію / регресію Спірмена. Але тільки коли я …

12 regression  data-visualization  spearman-rho  ordered-logit  isotonic 

У мене є маса пов'язаних наборів даних. Перламутрові кореляції між їх парами, як правило, безумовно більші, ніж співвідношення спермана. Це говорить про те, що будь-яка кореляція є лінійною, але можна очікувати, що навіть якщо пером та сперман були однакові. Що це означає, коли існує певний розрив між кордоном та співвідношенням …

12 correlation  spearman-rho  pearson-r 

У мене є GLMM форми: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Під час використання drop1(model, test="Chi")я отримую інші результати, ніж якщо я використовую Anova(model, type="III")з автомобільного пакета або summary(model). Ці два останні дають однакові відповіді. Використовуючи купу сфабрикованих даних, я виявив, що …

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 

Зараз я читаю припущення щодо кореляцій Пірсона. Важливим припущенням для наступного t-тесту, здається, є те, що обидві змінні походять від звичайних розподілів; якщо цього не зробити, то рекомендується використання альтернативних заходів, таких як Spearman rho. Кореляція Спірмена обчислюється як кореляція Пірсона, лише використовуючи ранги X і Y замість самих X …

9 correlation  normality-assumption  spearman-rho  ranks 

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 

Я треную штучну нейронну мережу (зворотне розповсюдження, подача вперед) з не нормальними розподіленими даними. Окрім помилки середнього середнього квадрату, література часто пропонує коефіцієнт кореляції Пірсона для оцінки якості тренованої сітки. Але чи розумний коефіцієнт кореляції Пірсона, якщо дані про навчання не розподіляються нормально? Чи не було б більш розумним використовувати …

9 correlation  neural-networks  spearman-rho