A está positivamente relacionado con B. C es el resultado de A y B, pero el efecto de A sobre C es negativo y el efecto de B sobre C es positivo. Puede suceder
A está positivamente relacionado con B. C es el resultado de A y B, pero el efecto de A sobre C es negativo y el efecto de B sobre C es positivo. Puede suceder
Ha habido cierta confusión en mi cabeza acerca de dos tipos de estimadores del valor poblacional del coeficiente de correlación de Pearson. A. Fisher (1915) mostró que para la población normal bivariada, empírico es un estimador de sesgado negativamente , aunque el sesgo puede ser de una cantidad...
Quiero comprender completamente la noción de describe la cantidad de variación entre las variables. Cada explicación web es un poco mecánica y obtusa. Quiero "entender" el concepto, no solo usar mecánicamente los números.r2r2r^2 Por ejemplo: horas estudiadas vs. puntaje de la prueba rrr =...
Después de realizar el análisis de componentes principales (PCA), quiero proyectar un nuevo vector en el espacio PCA (es decir, encontrar sus coordenadas en el sistema de coordenadas PCA). He calculado PCA en lenguaje R usando prcomp. Ahora debería poder multiplicar mi vector por la matriz de...
Me preguntaba si sería posible generar variables binomiales aleatorias correlacionadas siguiendo un enfoque de transformación lineal. A continuación, probé algo simple en R y produce cierta correlación. Pero me preguntaba si hay una forma de principios para hacer esto. X1 = rbinom(1e4, 6, .5) ;...
El coeficiente de correlación generalmente se escribe con una mayúscula, pero a veces no. Me pregunto si realmente hay una diferencia entre y . ¿Puede significar algo más que un coeficiente de correlación?r 2 R 2
En una conferencia escuché la siguiente declaración: 100 mediciones para 5 sujetos proporcionan mucha menos información que 5 mediciones para 100 sujetos. Es bastante obvio que esto es cierto, pero me preguntaba cómo se podría probar matemáticamente ... Creo que se podría usar un modelo lineal...
Acabo de presentarme (vagamente) a la covarianza / correlación browniana / a distancia . Parece particularmente útil en muchas situaciones no lineales, cuando se prueba la dependencia. Pero no parece usarse con mucha frecuencia, a pesar de que la covarianza / correlación a menudo se usa para datos...
Mi pregunta surgió de una discusión con @whuber en los comentarios de una pregunta diferente . Específicamente, el comentario de @whuber fue el siguiente: Una razón por la que puede sorprenderle es que los supuestos subyacentes a una prueba de correlación y una prueba de pendiente de regresión...
Me preguntaba, ¿es posible tener un coeficiente de correlación muy fuerte (digamos .9 o más), con un valor p alto (digamos .25 o más)? Aquí hay un ejemplo de un coeficiente de correlación bajo, con un valor p alto: set.seed(10) y <- rnorm(100) x <- rnorm(100)+.1*y cor.test(x,y) cor =...
La precisión se define como: p = true positives / (true positives + false positives) ¿Es cierto que, como true positivesy false positivesenfoque 0, la precisión se aproxima a 1? La misma pregunta para recordar: r = true positives / (true positives + false negatives) Actualmente estoy...
Suponga que son variables aleatorias continuas con segundos momentos finitos. La versión de población del coeficiente de correlación de rango de Spearman se puede definir como el coeficiente de momento del producto de Pearson ρ de las integrales de probabilidad transforma y F_Y (Y) , donde F_X, F_Y...
Más recientemente, leí dos artículos. El primero trata sobre el historial de la correlación y el segundo trata sobre el nuevo método llamado Coeficiente de información máximo (MIC). Necesito su ayuda para comprender el método MIC para estimar correlaciones no lineales entre variables. Además, las...
Digamos que pruebo cómo la variable Ydepende de la variable Xen diferentes condiciones experimentales y obtengo el siguiente gráfico: Las líneas discontinuas en el gráfico anterior representan una regresión lineal para cada serie de datos (configuración experimental) y los números en la leyenda...
En este artículo , el autor vincula el análisis discriminante lineal (LDA) con el análisis de componentes principales (PCA). Con mi conocimiento limitado, no puedo seguir cómo LDA puede ser algo similar a PCA. Siempre he pensado que LDA era una forma de algoritmo de clasificación, similar a la...
Tengo dos variables que no muestran mucha correlación cuando se grafican entre sí tal como están, pero una relación lineal muy clara cuando trazo los registros de cada variable contra la otra. Así que terminaría con un modelo del tipo: log(Y)=alog(X)+blog(Y)=alog(X)+b\log(Y) = a \log(X) + b ,...
Los datos para ciertos tipos de variables tienden a ser no normales cuando se miden en poblaciones particulares (por ejemplo, niveles de depresión en una población de personas con trastorno depresivo mayor). Dado que Pearson asume la normalidad, ¿cuán robusto es el estadístico de prueba en...
Considere las variables aleatorias lognormales y con y .X1X1X_1X2X2X_2log(X1)∼N(0,1)log(X1)∼N(0,1)\log(X_1)\sim \mathcal{N}(0,1)log(X2)∼N(0,σ2)log(X2)∼N(0,σ2)\log(X_2)\sim \mathcal{N}(0,\sigma^2) Estoy tratando de calcular y para \ rho (X_1, X_2) . Un paso en la solución dada que tengo...
Si tenemos 2 variables aleatorias normales no correlacionadas entonces podemos crear 2 variables aleatorias correlacionadas con la fórmulaX1, X2X1,X2X_1, X_2 Y= ρ X1+ 1 - ρ2-----√X2Y=ρX1+1−ρ2X2Y=\rho X_1+ \sqrt{1-\rho^2} X_2 y luego tendrá una correlación con .ρ X 1YYYρρ\rhoX1X1X_1 ¿Alguien...
Este problema se trata realmente de la detección de incendios, pero es muy análogo a algunos problemas de detección de desintegración radiactiva. El fenómeno que se observa es esporádico y muy variable; así, una serie temporal consistirá en largas cadenas de ceros interrumpidos por valores...