Mi sono appena imbattuto in questo documento , che descrive come calcolare la ripetibilità ( nota anche come affidabilità, nota anche come correlazione intraclasse) di una misurazione tramite la modellazione di effetti misti. Il codice R sarebbe: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) …
Esistono tre variabili casuali, . Le tre correlazioni tra le tre variabili sono le stesse. Questo è,x,y,zx,y,zx,y,z ρ=cor(x,y)=cor(x,z)=cor(y,z)ρ=cor(x,y)=cor(x,z)=cor(y,z)\rho=\textrm{cor}(x,y)=\textrm{cor}(x,z)=\textrm{cor}(y,z) Qual è il limite più stretto che puoi dare a ρρ\rho ?
Quando uso GAM, mi dà DF residuo è (ultima riga nel codice). Cosa significa? Andando oltre l'esempio GAM, in generale, il numero di gradi di libertà può essere un numero non intero?26.626.626.6 > library(gam) > summary(gam(mpg~lo(wt),data=mtcars)) Call: gam(formula = mpg ~ lo(wt), data = mtcars) Deviance Residuals: Min 1Q Median …
Un animale domestico che dice molti statistici è "La correlazione non implica la causalità". Questo è certamente vero, ma una cosa che sembra implicita qui è che la correlazione ha poco o nessun valore. È vero? È inutile sapere che due variabili sono correlate? Non riesco a immaginare che sia …
Ho osservato che, in media, il valore assoluto del coefficiente di correlazione di Pearson è una costante vicina a qualsiasi coppia di camminate casuali indipendenti, indipendentemente dalla lunghezza della camminata.0.560.42 Qualcuno può spiegare questo fenomeno? Mi aspettavo che le correlazioni diminuissero con l'aumentare della lunghezza della camminata, come con qualsiasi …
Forse questa domanda è ingenua, ma: Se la regressione lineare è strettamente correlata al coefficiente di correlazione di Pearson, esistono delle tecniche di regressione strettamente correlate ai coefficienti di correlazione di Kendall e Spearman?
Il mio professore di statistica afferma che la parola "correlazione" si applica rigorosamente alle relazioni lineari tra variate, mentre la parola "associazione" si applica ampiamente a qualsiasi tipo di relazione. In altre parole, afferma che il termine "correlazione non lineare" è un ossimoro. Da quello che posso fare di questa …
L'analisi tra mercati è un metodo per modellare il comportamento del mercato attraverso la ricerca di relazioni tra mercati diversi. Spesso, viene calcolata una correlazione tra due mercati, affermano S&P 500 e titoli del tesoro statunitensi trentennali. Questi calcoli sono spesso basati sui dati sui prezzi, il che è ovvio …
Ho una matrice di correlazione dei ritorni di sicurezza il cui determinante è zero. (Questo è un po 'sorprendente poiché la matrice di correlazione del campione e la matrice di covarianza corrispondente dovrebbero teoricamente essere definite positive.) La mia ipotesi è che almeno un titolo dipenda linearmente da altri titoli. …
È possibile trovare il valore p nella correlazione di Pearson in R? Per trovare la correlazione di Pearson, di solito lo faccio col1 = c(1,2,3,4) col2 = c(1,4,3,5) cor(col1,col2) # [1] 0.8315218 Ma come posso trovare il valore p di questo?
Ogni studente laborioso è un controesempio di "tutti gli studenti sono pigri". Quali sono alcuni semplici controesempi a "se le variabili casuali e non sono correlate allora sono indipendenti"?XXXYYY
Ho letto un articolo in cui si afferma che quando si usano contrasti pianificati per trovare mezzi diversi in un modo ANOVA, i costrutti dovrebbero essere ortogonali in modo da non essere correlati e impedire che l'errore di tipo I venga gonfiato. Non capisco perché ortogonale significherebbe non correlato in …
Attualmente sto eseguendo alcuni modelli lineari ad effetto misto. Sto usando il pacchetto "lme4" in R. I miei modelli prendono la forma: model <- lmer(response ~ predictor1 + predictor2 + (1 | random effect)) Prima di eseguire i miei modelli, ho verificato la possibile multicollinearità tra predittori. L'ho fatto per: …
Da qualche tempo, ho cercato una buona lettura introduttiva su Copule per il mio seminario. Sto trovando un sacco di materiale che parla di aspetti teorici, il che è positivo, ma prima di passare ad essi sto cercando di costruire una buona comprensione intuitiva sull'argomento. Qualcuno potrebbe suggerire qualche buon …
Sono interessato al significato geometrico della correlazione multipla e del coefficiente di determinazione nella regressione o in notazione vettoriale,RRRR2R2R^2yi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiyi=β1+β2x2,i+⋯+βkxk,i+ϵiy_i = \beta_1 + \beta_2 x_{2,i} + \dots + \beta_k x_{k,i} + \epsilon_i y=Xβ+ϵy=Xβ+ϵ\mathbf{y} = \mathbf{X \beta} + \mathbf{\epsilon} Qui la matrice di progettazione XX\mathbf{X} ha nnn righe e kkk colonne, di …
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