Questo è solo un esempio che ho riscontrato più volte, quindi non ho dati di esempio. Esecuzione di un modello di regressione lineare in R: a.lm = lm(Y ~ x1 + x2) x1è una variabile continua. x2è categorico e ha tre valori, ad esempio "Basso", "Medio" e "Alto". Tuttavia, l'output …
Ho una matrice , dove è il numero di geni e è il numero di pazienti. Chiunque abbia lavorato con tali dati sa che è sempre più grande di . Usando la selezione delle funzioni ho ridotto a un numero più ragionevole, tuttavia è ancora maggiore di .p n pn×pn×pn\times …
Esiste una funzione per verificare l'ipotesi che la correlazione di due vettori sia uguale a un dato numero, diciamo 0.75? Usando cor.test posso testare cor = 0 e posso vedere se 0.75 è all'interno dell'intervallo di confidenza. Ma esiste una funzione per calcolare il valore p per cor = 0,75? …
In questa domanda si chiedono come confrontare Pearson r per due gruppi indipendenti (come maschi contro femmine). Risposta e commenti suggeriscono due modi: Usa la famosa formula di Fisher usando "z-tranformation" di r; Utilizzare il confronto delle pendenze (coefficienti di regressione). Quest'ultimo potrebbe essere facilmente eseguito solo tramite un modello …
Date due variabili casuali altamente correlate e , vorrei limitare la probabilità che la differenzasupera un certo importo: XXXYYY|X−Y||X−Y| |X - Y| P(|X−Y|>K)<δP(|X−Y|>K)<δ P( |X - Y| > K) < \delta Supponiamo per semplicità che: Il coefficiente di correlazione è noto per essere "alto", ad esempio: ρX,Y=covar(X,Y)/σXσY≥1−ϵρX,Y=covar(X,Y)/σXσY≥1−ϵ \rho_{X,Y}= {covar(X,Y)} / …
L'occorrenza non così rara quando si ha a che fare con modelli misti massimi complessi (stimando tutti i possibili effetti casuali per dati e modello dati) è perfetta (+1 o -1) o correlazione quasi perfetta tra alcuni effetti casuali. Ai fini della discussione, osserviamo il seguente modello e riepilogo del …
Chiuso . Questa domanda è basata sull'opinione . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che possa essere risolta con fatti e citazioni modificando questo post . Chiuso 2 anni fa . Nonostante l'importante ma sbalorditivo sforzo "gotcha" da parte degli individui di …
Voglio determinare quale di due serie di dati (B1, B2) sia meglio correlata (pere r) a un'altra serie (A). Mancano dati in tutti i set di dati. Come posso determinare se la correlazione risultante è significativamente diversa o no? Ad esempio 8426 valori sono presenti sia in A che in …
Ho un set di dati con una variabile dipendente e una indipendente. Entrambi non sono una serie temporale. Ho 120 osservazioni. Il coefficiente di correlazione è 0,43 Dopo questo calcolo, ho aggiunto una colonna per entrambe le variabili con la media per ogni 12 osservazioni, risultando in 2 nuove colonne …
È noto che l'indipendenza delle variabili casuali implica una correlazione zero, ma la correlazione zero non implica necessariamente l'indipendenza. Mi sono imbattuto in molti esempi matematici che dimostrano dipendenza nonostante zero correlazione. Ci sono esempi di vita reale a supporto di questo fatto?
Questo è in realtà uno dei problemi della 4a edizione di Basic Econometrics del Gujarati (Q3.11) e afferma che il coefficiente di correlazione è invariante rispetto al cambio di origine e scala, cioè dove a , b , c , d sono costanti arbitrarie.corr ( una X+ b , c …
È possibile avere un insieme di variabili non correlate ma linearmente dipendenti?KKK cioè e∑ K i = 1 a i x i = 0c o r ( xio, xj) = 0cor(xi,xj)=0cor(x_i, x_j)=0ΣKi = 1un'ioXio= 0∑i=1Kaixi=0 \sum_{i=1}^K a_ix_i=0 Se sì, puoi scrivere un esempio? MODIFICA: Dalle risposte segue che non è …
Supose è una matrice di dati centrati sulla media. La matrice è , ha autovalori distinti e autovettori , ... , che sono ortogonali.UNA\mathbf AS =cov( A )S=COV(UN)\mathbf S=\text{cov}(\mathbf A)m × mm×mm\times mmmmS1S1\mathbf s_1S2S2\mathbf s_2SmSm\mathbf s_m L' -esimo componente principale (alcune persone li chiamano "punteggi") è il vettore . In …
Ho il seguente set di dati semplice con due variabili continue; vale a dire: d = data.frame(x=runif(100,0,100),y = runif(100,0,100)) plot(d$x,d$y) abline(lm(y~x,d), col="red") cor(d$x,d$y) # = 0.2135273 Ho bisogno di riorganizzare i dati in modo che la correlazione tra le variabili sia ~ 0,6. Devo mantenere costanti i mezzi e le …
Sto cercando di generare una matrice di correlazione (psd simmetrica) con una struttura di sparsità pre-specificata (specificata da un grafico su nodi ). I nodi collegati nel grafico hanno correlazione , resto tutti sono 0 e la diagonale è tutto 1.p ρ ∼ U ( 0 , 1 )p×pp×pp\times ppppρ∼U(0,1)ρ∼U(0,1)\rho …
We use cookies and other tracking technologies to improve your browsing experience on our website,
to show you personalized content and targeted ads, to analyze our website traffic,
and to understand where our visitors are coming from.
By continuing, you consent to our use of cookies and other tracking technologies and
affirm you're at least 16 years old or have consent from a parent or guardian.