Existe-t-il un principe général permettant de calculer la corrélation de Pearson pour deux variables aléatoires X et Y avant de prendre leur transformation logarithmique ou après? Existe-t-il une procédure de test qui est plus appropriée? Ils donnent des valeurs similaires mais différentes, car la...
En vérifiant pour voir si deux variables étaient corrélées, j'ai observé que l'application de la corrélation de Pearson a produit des nombres aussi bas que 0,1, ce qui indique qu'il n'y a pas de corrélation. Puis-je faire quelque chose pour renforcer cette affirmation? L'ensemble de données...
J'ai deux groupes de 10 participants qui ont été évalués trois fois au cours d'une expérience. Pour tester les différences entre les groupes et entre les trois évaluations, j'ai exécuté une ANOVA de conception mixte 2x3 avec group(contrôle, expérimental), time(premier, deuxième, trois) et group x...
Le coefficient de corrélation de Pearson est calculé à l'aide de la formule r =c o v ( X, Y)v a r ( X)√v a r ( Y)√r=cov(X,Y)var(X)var(Y)r = \frac{cov(X,Y)}{\sqrt{var(X)} \sqrt{var(Y)}}. Comment cette formule contient-elle les informations selon lesquelles les deux variables et sont corrélées ou...
TL; DR (trop long, n'a pas lu): Je travaille sur un problème de prédiction de séries chronologiques, que je formule comme un problème de régression utilisant le Deep Learning (keras). Je veux optimiser la corrélation de Pearson entre ma prédiction et les vrais labels. Je suis confus par le fait que...