Perguntas com a marcação «correlation»

Suponha que tenhamos X1∼unif(n,0,1),X1∼unif(n,0,1),X_1 \sim \textrm{unif}(n,0,1), X2∼unif(n,0,1),X2∼unif(n,0,1),X_2 \sim \textrm{unif}(n,0,1), onde unif(n,0,1)unif(n,0,1)\textrm{unif}(n,0,1) é uma amostra aleatória uniforme de tamanho n, e Y=X1,Y=X1,Y=X_1, Z=0.4X1+1−0.4−−−−−−√X2.Z=0.4X1+1−0.4X2.Z = 0.4 X_1 + \sqrt{1 - 0.4}X_2. Então a correlação entre YYY e ZZZ é 0.40.40.4 . Como posso estender isso para três variáveis: , X 2 , …

15 r  correlation  random-generation  uniform 

Pelo que entendi, podemos obter correlação normalizando a covariância usando a equação ρi,j=cov(Xi,Xj)σiσjρi,j=cov(Xi,Xj)σiσj\rho_{i,j}=\frac{cov(X_i, X_j)}{\sigma_i \sigma_j} onde σi=E[(Xi−μi)2]−−−−−−−−−−−√σi=E[(Xi−μi)2]\sigma_i=\sqrt{E[(X_i-\mu_i)^2]} é o desvio padrão deXiXiX_i. Minha preocupação é: e se o desvio padrão for igual a zero? Existe alguma condição que garanta que não possa ser zero? Obrigado.

15 correlation  standard-deviation  covariance 

minha pergunta se aplica particularmente à reconstrução de redes

15 correlation  mutual-information 

Até onde eu entendi, a correlação de distância é uma maneira robusta e universal de verificar se há uma relação entre duas variáveis ​​numéricas. Por exemplo, se tivermos um conjunto de pares de números: (x1, y1) (x2, y2) ... (xn, yn) podemos usar a correlação de distância para verificar se …

15 correlation  independence  intuition  distance-covariance 

Quais são algumas técnicas para amostrar duas variáveis ​​aleatórias correlacionadas: se suas distribuições de probabilidade são parametrizadas (por exemplo, log-normal) se eles tiverem distribuições não paramétricas. Os dados são duas séries temporais para as quais podemos calcular coeficientes de correlação diferentes de zero. Desejamos simular esses dados no futuro, assumindo …

15 correlation  sampling  monte-carlo  stochastic-processes  copula 

Eu trabalho com as informações mútuas há algum tempo. Mas encontrei uma medida muito recente no "mundo da correlação" que também pode ser usada para medir a independência da distribuição, a chamada "correlação à distância" (também denominada correlação browniana): http://en.wikipedia.org/wiki/Brownian_covariance . Eu verifiquei os papéis onde esta medida é introduzida, …

15 correlation  mutual-information  distance-covariance 

Hesito em perguntar isso aqui no StackExchange de estatísticas ou no de lingüística / inglês, mas acho que pode haver mais usuários que usam o idioma aqui do que usuários que usam estatísticas no outro fórum;) Costumo ler relatórios que mencionam correlação como um verbo na voz ativa, como em …

14 correlation  terminology 

Isso é um pouco complicado, por favor, me ajude a ver se estou entendendo mal esse conceito e de que maneira. Eu tenho um entendimento funcional da correlação, mas estou me sentindo um pouco apreensivo para realmente explicar com confiança os princípios por trás desse entendimento funcional. Pelo que entendi, …

14 correlation  categorical-data  covariance 

Eu estou procurando um exemplo de 2 variáveis ​​aleatórias XXX , YYY tais que | c ou r (X, Y) | ≈ 0|cor(X,Y)|≈0 0\newcommand{\cor}{{\rm cor}}|\cor(X,Y)| \approx 0 mas quando consideramos a parte final das distribuições, elas são altamente correlacionadas. (Eu tento evitar 'correlacionado' / 'correlação' para a cauda porque ela …

14 correlation  extreme-value 

Eu tenho alguns dados interessantes sobre os artistas musicais mais populares transmitidos, divididos por local em cerca de 200 distritos do Congresso. Quero ver se é possível pesquisar uma pessoa sobre suas preferências musicais e determinar se ela "escuta como um democrata" ou "escuta como um republicano". (Naturalmente, isso é …

14 correlation  prediction  pooling  weighted-data 

É verdade que é um estimador imparcial para ? Ou seja,RX,YRX,YR_{X,Y}ρX,YρX,Y\rho_{X,Y}E[RX,Y]=ρX,Y?E[RX,Y]=ρX,Y?\mathbf{E}\left[R_{X,Y}\right]=\rho_{X,Y}? Caso contrário, o que é um estimador imparcial para ? (Talvez exista um estimador imparcial padrão? Além disso, é análogo à variação da amostra imparcial, onde simplesmente fazemos o simples ajuste da multiplicação da variação da amostra enviesada por …

14 correlation 

Ao explicar por que não correlacionado não implica independente, existem vários exemplos que envolvem um monte de variáveis ​​aleatórias, mas todas parecem muito abstratas: 1 2 3 4 . Essa resposta parece fazer sentido. Minha interpretação: Uma variável aleatória e seu quadrado podem não estar correlacionados (já que aparentemente a …

14 correlation  independence  non-independent  garch  intuition 

Estou lendo um artigo e o autor escreveu: O efeito de A, B, C em Y foi estudado através do uso de análise de regressão múltipla. A, B, C foram inseridos na equação de regressão com Y como a variável dependente. A análise de variância é apresentada na Tabela 3. …

14 regression  correlation  terminology 

Na wikipedia , a correlação de classificação de Spearman é calculada convertendo as variáveis e nas variáveis ​​classificadas e e calculando a correlação de Pearson entre as variáveis ​​classificadas:XiXiX_iYiYiY_ixixix_iyiyiy_i No entanto, o artigo continua afirmando que, se não houver vínculos entre as variáveis e , a fórmula acima será equivalente …

14 correlation  proof  spearman-rho 

Gostaria de estimar a correlação entre: Uma variável ordinal: solicita-se aos sujeitos que classifiquem sua preferência por 6 tipos de frutas em uma escala de 1 a 5 (variando de muito nojento a muito saboroso). Em geral, os sujeitos usam apenas 3 pontos da escala. Uma variável contínua: os mesmos …

14 correlation  ordinal-data  spearman-rho  continuous-data