A est positivement lié à B. C est le résultat de A et B, mais l'effet de A sur C est négatif et l'effet de B sur C est positif. Cela peut-il
Le contexte: Au fil du temps, j'ai acquis un ensemble d'heuristiques sur la façon de tracer efficacement l'association entre deux variables numériques. J'imagine que la plupart des gens qui travaillent avec des données auraient un ensemble de règles similaire. Des exemples de telles règles peuvent...
Il y a eu une certaine confusion dans ma tête au sujet de deux types d'estimateurs de la valeur de la population du coefficient de corrélation de Pearson. A. Fisher (1915) a montré que pour la population normale bivariée, empirique est un estimateur à biais négatif de ρ , bien que le biais ne...
Je veux saisir pleinement la notion de décrivant la quantité de variation entre les variables. Chaque explication Web est un peu mécanique et obtuse. Je veux "comprendre" le concept, pas seulement utiliser mécaniquement les chiffres.r2r2r^2 Par exemple: heures étudiées vs score au test rrr = 0,8...
Après avoir effectué l'analyse des composants principaux (PCA), je souhaite projeter un nouveau vecteur sur l'espace PCA (c'est-à-dire trouver ses coordonnées dans le système de coordonnées PCA). J'ai calculé PCA en langage R en utilisant prcomp. Maintenant, je devrais pouvoir multiplier mon...
Je me demandais s'il serait possible de générer des variables binomiales aléatoires corrélées en suivant une approche de transformation linéaire? Ci-dessous, j'ai essayé quelque chose de simple en R et cela produit une certaine corrélation. Mais je me demandais s'il y avait un moyen de principe de...
Lors d'une conférence, j'ai entendu la déclaration suivante: 100 mesures pour 5 sujets fournissent beaucoup moins d'informations que 5 mesures pour 100 sujets. C'est un peu évident que c'est vrai, mais je me demandais comment on pouvait le prouver mathématiquement ... Je pense qu'un modèle mixte...
Ma question est née d'une discussion avec @whuber dans les commentaires d'une autre question . Plus précisément, le commentaire de @whuber était le suivant: Une des raisons pour lesquelles cela pourrait vous surprendre est que les hypothèses sous-jacentes à un test de corrélation et à un test de...
Je viens d'être initié (vaguement) à la covariance / corrélation brownienne / distance . Il semble particulièrement utile dans de nombreuses situations non linéaires, lors du test de dépendance. Mais il ne semble pas être utilisé très souvent, même si la covariance / corrélation est souvent...
Je me demandais, est-il possible d'avoir un très fort coefficient de corrélation (disons .9 ou plus), avec une valeur p élevée (disons .25 ou plus)? Voici un exemple d'un faible coefficient de corrélation, avec une valeur p élevée: set.seed(10) y <- rnorm(100) x <- rnorm(100)+.1*y...
La précision est définie comme: p = true positives / (true positives + false positives) Est - il exact que, true positiveset false positivesapproche 0, la précision approche 1? Même question pour rappel: r = true positives / (true positives + false negatives) J'implémente actuellement un test...
Supposons que sont des variables aléatoires continues avec des seconds moments finis. La version démographique du coefficient de corrélation de rang de Spearman ρ_s peut être définie comme le coefficient produit-moment de Pearson ρ des intégrales de probabilité transforme F_X (X) et F_Y (Y) , où...
Plus récemment, j'ai lu deux articles. Le premier concerne l'historique de la corrélation et le second concerne la nouvelle méthode appelée coefficient d'information maximal (MIC). J'ai besoin de votre aide pour comprendre la méthode MIC pour estimer les corrélations non linéaires entre les...
Disons que je teste la façon dont une variable Ydépend d'une variable Xdans différentes conditions expérimentales et j'obtiens le graphique suivant: Les lignes en pointillés dans le graphique ci-dessus représentent une régression linéaire pour chaque série de données (configuration expérimentale)...
Dans cet article , l'auteur relie l'analyse discriminante linéaire (LDA) à l'analyse en composantes principales (ACP). Avec mes connaissances limitées, je ne suis pas en mesure de comprendre comment LDA peut être quelque peu similaire à PCA. J'ai toujours pensé que LDA était une forme d'algorithme...
J'ai deux variables qui ne montrent pas beaucoup de corrélation lorsqu'elles sont tracées l'une contre l'autre telles quelles, mais une relation linéaire très claire lorsque je trace les journaux de chaque variable contre l'autre. Je me retrouverais donc avec un modèle du type:...
Les données pour certains types de variables ont tendance à être anormales lorsqu'elles sont mesurées dans des populations particulières (par exemple, les niveaux de dépression dans une population de personnes souffrant d'un trouble dépressif majeur). Étant donné que Pearson suppose la normalité,...
Considérons les variables aléatoires lognormales X1X1X_1 et X2X2X_2 avec log(X1)∼N(0,1)log(X1)∼N(0,1)\log(X_1)\sim \mathcal{N}(0,1) et log(X2)∼N(0,σ2)log(X2)∼N(0,σ2)\log(X_2)\sim \mathcal{N}(0,\sigma^2) . J'essaie de calculer ρmaxρmax\rho_{\max} et pour . Une étape dans la solution donnée que...
Fermé. Cette question est hors sujet . Il n'accepte pas actuellement de réponses. Voulez-vous améliorer cette question? Mettez à jour la question pour qu'elle soit sur le sujet pour la validation croisée. Fermé il y a 8 mois . Comment ajuster un modèle linéaire avec des erreurs autocorrélées dans...
Si nous avons 2 variables aléatoires normales non corrélées X1,X2X1,X2X_1, X_2 nous pouvons créer 2 variables aléatoires corrélées avec la formule Y=ρX1+1−ρ2−−−−−√X2Y=ρX1+1−ρ2X2Y=\rho X_1+ \sqrt{1-\rho^2} X_2 puis aura une corrélation ρ avec X 1 .YYYρρ\rhoX1X1X_1 Quelqu'un peut-il expliquer d'où...