Domande taggate «correlation»

Una misura del grado di associazione lineare tra una coppia di variabili.

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MANOVA e correlazioni tra variabili dipendenti: quanto è forte è troppo forte?
Le variabili dipendenti in un MANOVA non dovrebbero essere "troppo fortemente correlate". Ma quanto è forte una correlazione troppo forte? Sarebbe interessante ottenere le opinioni delle persone su questo tema. Ad esempio, procederesti con MANOVA nelle seguenti situazioni? Y1 e Y2 sono correlati con er=0.3r=0.3r=0.3p&lt;0.005p&lt;0.005p<0.005 Y1 e Y2 sono correlati …
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Significa centrare riduce la covarianza?
Supponendo che io abbia due variabili casuali non indipendenti e che voglia ridurre la covarianza tra loro il più possibile senza perdere troppo "segnale", significa centrare l'aiuto? Ho letto da qualche parte che significa che il centraggio riduce la correlazione di un fattore significativo, quindi sto pensando che dovrebbe fare …
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Condizioni sufficienti e necessarie per autovalore zero di una matrice di correlazione
Dato nnn variabile casuale XiXiX_i , con distribuzione di probabilità P(X1,…,Xn)P(X1,…,Xn)P(X_1,\ldots,X_n) , la matrice di correlazione Cij=E[XiXj]−E[Xi]E[Xj]Cij=E[XiXj]−E[Xi]E[Xj]C_{ij}=E[X_i X_j]-E[X_i]E[X_j] è semi positivo definito, cioè i suoi autovalori sono positivi o zero. Sono interessato alle condizioni su PPP che sono necessarie e / o sufficienti affinché CCC abbia autovalori mmm zero. Ad …
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R / mgcv: Perché i prodotti tensor te () e ti () producono superfici diverse?
Il mgcvpacchetto per Rha due funzioni per adattare le interazioni del prodotto tensore: te()e ti(). Comprendo la divisione di base del lavoro tra i due (adattamento di un'interazione non lineare rispetto alla scomposizione di questa interazione in effetti principali e un'interazione). Quello che non capisco è perché te(x1, x2)e ti(x1) …
11 r  gam  mgcv  conditional-probability  mixed-model  references  bayesian  estimation  conditional-probability  machine-learning  optimization  gradient-descent  r  hypothesis-testing  wilcoxon-mann-whitney  time-series  bayesian  inference  change-point  time-series  anova  repeated-measures  statistical-significance  bayesian  contingency-tables  regression  prediction  quantiles  classification  auc  k-means  scikit-learn  regression  spatial  circular-statistics  t-test  effect-size  cohens-d  r  cross-validation  feature-selection  caret  machine-learning  modeling  python  optimization  frequentist  correlation  sample-size  normalization  group-differences  heteroscedasticity  independence  generalized-least-squares  lme4-nlme  references  mcmc  metropolis-hastings  optimization  r  logistic  feature-selection  separation  clustering  k-means  normal-distribution  gaussian-mixture  kullback-leibler  java  spark-mllib  data-visualization  categorical-data  barplot  hypothesis-testing  statistical-significance  chi-squared  type-i-and-ii-errors  pca  scikit-learn  conditional-expectation  statistical-significance  meta-analysis  intuition  r  time-series  multivariate-analysis  garch  machine-learning  classification  data-mining  missing-data  cart  regression  cross-validation  matrix-decomposition  categorical-data  repeated-measures  chi-squared  assumptions  contingency-tables  prediction  binary-data  trend  test-for-trend  matrix-inverse  anova  categorical-data  regression-coefficients  standard-error  r  distributions  exponential  interarrival-time  copula  log-likelihood  time-series  forecasting  prediction-interval  mean  standard-error  meta-analysis  meta-regression  network-meta-analysis  systematic-review  normal-distribution  multiple-regression  generalized-linear-model  poisson-distribution  poisson-regression  r  sas  cohens-kappa 
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Correlazione tra seno e coseno
Supponiamo che XXX sia uniformemente distribuito su [0,2π][0,2π][0, 2\pi] . Lasciate Y=sinXY=sin⁡XY = \sin X e Z=cosXZ=cos⁡XZ = \cos X . Mostra che la correlazione tra YYY e ZZZ è zero. Sembra che dovrei conoscere la deviazione standard del seno e del coseno e la loro covarianza. Come posso calcolarli? …
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Intuizione sulla definizione della covarianza
Stavo cercando di capire meglio la covarianza di due variabili casuali e capire come la prima persona che ci pensava, arrivasse alla definizione che viene abitualmente utilizzata nelle statistiche. Sono andato su Wikipedia per capirlo meglio. Dall'articolo, sembra che la buona misura o quantità candidata per dovrebbe avere le seguenti …
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