Dans quels cas doit-on préférer l'un à l'autre? J'ai trouvé quelqu'un qui revendique un avantage pour Kendall, pour des raisons pédagogiques , y a-t-il d'autres
Dans mon travail, nous comparons les classements prévus aux classements réels pour certains ensembles de données. Jusqu'à récemment, nous utilisions Kendall-Tau seul. Un groupe travaillant sur un projet similaire a suggéré d'essayer d'utiliser le Goodman-Kruskal Gamma à la place, et qu'ils l'ont...
Peut-être que cette question est naïve, mais: Si la régression linéaire est étroitement liée au coefficient de corrélation de Pearson, existe-t-il des techniques de régression étroitement liées aux coefficients de corrélation de Kendall et
L'analyse de corrélation canonique (ACC) vise à maximiser la corrélation produit-moment de Pearson habituelle (c.-à-d. Le coefficient de corrélation linéaire) des combinaisons linéaires des deux ensembles de données. Maintenant, considérons le fait que ce coefficient de corrélation ne mesure que...
Il semble que pour la gestion avec des mesures ordonnées, les chercheurs traitent généralement de la corrélation polychorique . (Par exemple, pour faire une matrice avant de faire une analyse factorielle.) Pourquoi? Le coefficient de corrélation de rang de Kendall Tau et le coefficient de...
J'essaie de prouver ou de réfuter que la différence entre la corrélation de Spearman et la corrélation de Kendall n'est pas supérieure à 1 (ou moins, plus serré est le joyeux). Je suppose qu'il n'y a aucun lien. Dans une tentative de réfuter le résultat en utilisant un exemple de compteur, j'ai...