Em quais casos um deve preferir um ao outro? Encontrei alguém que reivindica uma vantagem para Kendall, por razões pedagógicas , existem outras razões?
No meu trabalho, estamos comparando classificações previstas versus classificações verdadeiras para alguns conjuntos de dados. Até recentemente, usamos o Kendall-Tau sozinho. Um grupo que trabalha em um projeto semelhante sugeriu que tentássemos usar a gama Goodman-Kruskal e que eles preferissem. Eu queria saber quais eram as diferenças entre os diferentes …
Talvez essa pergunta seja ingênua, mas: Se a regressão linear está intimamente relacionada ao coeficiente de correlação de Pearson, existem técnicas de regressão intimamente relacionadas aos coeficientes de correlação de Kendall e Spearman?
A análise de correlação canônica (CCA) visa maximizar a correlação usual de produto-momento de Pearson (ou seja, coeficiente de correlação linear) das combinações lineares dos dois conjuntos de dados. Agora, considere o fato de que esse coeficiente de correlação mede apenas associações lineares - esse é o motivo pelo qual …
Parece que, para gerenciar com medições ordenadas, os pesquisadores geralmente lidam com a Correlação Policórica . (Por exemplo, para criar matriz antes de fazer a análise fatorial.) Por que isso? O coeficiente de correlação de classificação Kendall Tau e o coeficiente de correlação de classificação de Spearman também são adequados …
Estou tentando provar ou refutar que a diferença entre a Correlação de Spearman e a Correlação de Kendall não passa de 1 (ou menos, quanto mais apertada, melhor). Estou assumindo que não há laços. Em uma tentativa de refutar o resultado usando um exemplo de contador, verifiquei todas as possibilidades …