Domande taggate «spearman-rho»

Il coefficiente di correlazione dei ranghi di Spearman, solitamente indicato come , è una misura di concordanza tra due variabili casuali. ρ

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U-test di Mann-Whitney: intervallo di confidenza per la dimensione dell'effetto
Secondo Fritz, Morris e Richler (2011; vedi sotto), può essere calcolato come una dimensione dell'effetto per il test U di Mann-Whitney usando la formula r = zrrr Questo è conveniente per me, poiché riportoranche in altre occasioni. Vorrei segnalare l'intervallo di confidenza perrr=zN−−√r=zN r = \frac{z}{\sqrt N} rrrrrr oltre alla …
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Test di significatività sulla differenza del coefficiente di correlazione di Spearman
(Grazie mille per le risposte rapide! Ho fatto un pessimo lavoro nel porre la domanda, quindi lasciami riprovare.) Non so come scoprire se la differenza tra due correlazioni di Spearman sia statisticamente significativa. Vorrei sapere come scoprirlo. La ragione che volevo scoprire è che nel seguente documento: Semantic Interpretation for …
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Differenze tra PROC Mixed e lme / lmer in R - gradi di libertà
Nota: questa domanda è una risposta, poiché la mia domanda precedente doveva essere cancellata per motivi legali. Confrontando PROC MIXED da SAS con la funzione lmedel nlmepacchetto in R, mi sono imbattuto in alcune differenze piuttosto confuse. Più specificamente, i gradi di libertà nei diversi test differiscono tra PROC MIXEDe …
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 
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Va bene tracciare una linea di regressione per i dati classificati (correlazione di Spearman)?
Ho dei dati per i quali ho calcolato la correlazione di Spearman e voglio visualizzarli per una pubblicazione. La variabile dipendente viene classificata, la variabile indipendente non lo è. Quello che voglio visualizzare è più la tendenza generale che la pendenza effettiva, quindi ho classificato l'indipendente e applicato la correlazione …
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Perché Anova () e drop1 () hanno fornito risposte diverse per i GLMM?
Ho un GLMM del modulo: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) Quando uso drop1(model, test="Chi"), ottengo risultati diversi rispetto a quelli che utilizzo Anova(model, type="III")dal pacchetto auto o summary(model). Questi ultimi due danno le stesse risposte. Usando un mucchio di dati fabbricati, …
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 
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Perché una correlazione dei ranghi di Pearson è valida nonostante il presupposto della normalità?
Attualmente sto leggendo le ipotesi per le correlazioni di Pearson. Un presupposto importante per il conseguente test t sembra essere che entrambe le variabili provengano da distribuzioni normali; in caso contrario, viene raccomandato l'uso di misure alternative come Spearman rho. La correlazione di Spearman è calcolata come la correlazione di …
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Coefficienti di correlazione per i dati ordinati: Kendall's Tau vs Polychoric vs Spearman's rho
Sembra che per la gestione delle misurazioni ordinate i ricercatori di solito si occupino della correlazione policorica . (Ad esempio, per creare una matrice prima di eseguire l'analisi fattoriale.) Perché sì? Il coefficiente di correlazione del rango di Kendall Tau e il coefficiente di correlazione del rango di Spearman sono …
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Misurazione della correlazione di reti neurali addestrate
Sto addestrando una rete neurale artificiale (backpropagation, feed-forward) con dati distribuiti non normali. Oltre all'errore quadratico medio della radice, la letteratura suggerisce spesso il coefficiente di correlazione di Pearson per valutare la qualità della rete addestrata. Ma il coefficiente di correlazione di Pearson è ragionevole se i dati di allenamento …
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