Statistiche e Big Data spearman-rho

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Come scegliere tra la correlazione di Pearson e Spearman?

Come faccio a sapere quando scegliere tra Spearman's e Pearson's ? La mia variabile include soddisfazione e i punteggi sono stati interpretati usando la somma dei punteggi. Tuttavia, questi punteggi potrebbero anche essere classificati.rρρ\rhorrr

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Correlazione di Pearson o Spearman con dati non normali

Ricevo questa domanda abbastanza frequentemente nel mio lavoro di consulenza statistica, che ho pensato di pubblicarla qui. Ho una risposta, che è pubblicata di seguito, ma ero desideroso di sentire ciò che gli altri hanno da dire. Domanda: se hai due variabili che non sono normalmente distribuite, dovresti usare il …

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Kendall Tau o Spearman's rho?

In quali casi si dovrebbe preferire l'uno all'altro? Ho trovato qualcuno che rivendica un vantaggio per Kendall, per motivi pedagogici , ci sono altri motivi?

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È significativo calcolare la correlazione di Pearson o Spearman tra due vettori booleani?

Esistono due vettori booleani, che contengono solo 0 e 1. Se calcolo la correlazione di Pearson o Spearman, sono significativi o ragionevoli?

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Correlazioni tra variabili continue e categoriali (nominali)

Vorrei trovare la correlazione tra una variabile continua (variabile dipendente) e una categorica (nominale: genere, variabile indipendente). I dati continui non vengono normalmente distribuiti. Prima l'avevo calcolato usando Spearman's . Tuttavia, mi è stato detto che non è giusto.ρρ\rho Durante la ricerca su Internet, ho scoperto che il boxplot può …

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Come si confrontano la gamma Goodman-Kruskal e le correlazioni Kendall tau o Spearman rho?

Nel mio lavoro, stiamo confrontando le classifiche previste con le classifiche vere per alcune serie di dati. Fino a poco tempo fa usavamo Kendall-Tau da solo. Un gruppo che sta lavorando a un progetto simile ha suggerito di provare a usare invece il Gamma Goodman-Kruskal e che lo hanno preferito. …

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Se la regressione lineare è correlata alla correlazione di Pearson, esistono delle tecniche di regressione correlate alle correlazioni di Kendall e Spearman?

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?

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Cosa potrebbe causare grandi differenze nel coefficiente di correlazione tra la correlazione di Pearson e Spearman per un determinato set di dati?

Il coefficiente di Pearson tra due variabili è piuttosto elevato (r = .65). Ma quando classifico i valori delle variabili ed eseguo una correlazione di Spearman, il valore del cliente è molto più basso (r = .30). Qual è l'interpretazione di questo?

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Le variabili casuali sono correlate se e solo se i loro ranghi sono correlati?

Supponiamo che X, YX,YX,Y siano variabili casuali continue con secondi momenti finiti. La versione della popolazione del coefficiente di correlazione rango di Spearman può essere definita come il coefficiente momento-prodotto ρ di Pearson degli integrali di probabilità trasforma e , dove F_X, F_Y sono i cdf di X e Y …

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Perché è parametrico Pearson e Spearman non parametrico

Apparentemente il coefficiente di correlazione di Pearson è parametrico e il rho di Spearman non è parametrico. Sto avendo problemi a capirlo. A quanto ho capito, Pearson è calcolato come e Spearman sono calcolati allo stesso modo, tranne che sostituiamo tutti i valori con i loro ranghi.rxy=cov(X,Y)σxσyrxy=cov(X,Y)σxσy r_{xy} = \frac{cov(X,Y)}{\sigma_x\sigma_y} …

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Quali solidi metodi di correlazione sono effettivamente utilizzati?

Ho intenzione di fare uno studio di simulazione in cui metto a confronto le prestazioni di diverse tecniche di correlazione robuste con diverse distribuzioni (inclinate, con valori anomali, ecc.). Con robusto , intendo il caso ideale di essere robusto contro a) distribuzioni distorte, b) valori anomali ec) code pesanti. Insieme …

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Analisi di correlazione canonica con correlazione di rango

L'analisi di correlazione canonica (CCA) mira a massimizzare la consueta correlazione di momento-prodotto di Pearson (ovvero coefficiente di correlazione lineare) delle combinazioni lineari dei due set di dati. Ora, considera il fatto che questo coefficiente di correlazione misura solo le associazioni lineari - questa è la vera ragione per cui …

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Quale metodo di confronto multiplo utilizzare per un modello lmer: lsmeans o glht?

Sto analizzando un set di dati usando un modello di effetti misti con un effetto fisso (condizione) e due effetti casuali (partecipante a causa del disegno e della coppia all'interno del soggetto). Il modello è stato generato conlme4 pacchetto: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp). Successivamente, ho eseguito un test del rapporto di verosimiglianza di …

15 r repeated-measures multiple-comparisons post-hoc lsmeans bayesian posterior marginal integral anova time-series regularization machine-learning pca computational-statistics references inference regression cross-validation python random-forest chi-squared spearman-rho r machine-learning confidence-interval bagging clustering feature-selection model-selection bic hypothesis-testing kurtosis r regression residuals terminology

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Prova l'equivalenza delle seguenti due formule per la correlazione di Spearman

Da Wikipedia , la correlazione di rango di Spearman viene calcolata convertendo le variabili e in variabili classificate e e quindi calcolando la correlazione di Pearson tra le variabili classificate:Y i x i y iXiXiX_iYiYiY_ixixix_iyiyiy_i Tuttavia, l'articolo continua affermando che se non ci sono legami tra le variabili e , …

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Come valutare correttamente la correlazione tra ordinale e una variabile continua?

Vorrei stimare la correlazione tra: Una variabile ordinale: ai soggetti viene chiesto di valutare la loro preferenza per 6 tipi di frutti su una scala da 1 a 5 (che vanno da molto disgustosi a molto gustosi) In media i soggetti usano solo 3 punti della scala. Una variabile continua: …

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