স্পিয়ারম্যানের পারস্পরিক সম্পর্ক সহগের পার্থক্যের উপর তাৎপর্য পরীক্ষা

(দ্রুত প্রতিক্রিয়াগুলির জন্য অনেক অনেক ধন্যবাদ! আমি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করার মতো দুর্বল কাজ করেছি, সুতরাং আমাকে আবার চেষ্টা করতে দিন))

স্পিয়ারম্যানের দুটি পারস্পরিক সম্পর্কের মধ্যে পার্থক্যটি পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ কিনা তা আমি জানি না। আমি এটি কীভাবে খুঁজে বের করব তা জানতে চাই।

যে কারণটি আমি জানতে চেয়েছিলাম তা হ'ল নীচের গবেষণাপত্রে: উইকিপিডিয়া-ভিত্তিক প্রাকৃতিক ভাষা প্রসেসিংয়ের জন্য শব্দার্থ ব্যাখ্যা , গ্যাব্রিলোভিচ এবং মার্কোভিচ ( জার্নাল অফ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গবেষণা 34 (2009) 443-498) দ্বারা।

সারণী 2 (p। 457) এ, লেখকরা দেখিয়েছেন যে তাদের পদ্ধতি (ESA- উইকিপিডিয়া) অন্যান্য পদ্ধতির তুলনায় উচ্চতর এবং পরিসংখ্যানগতভাবে উল্লেখযোগ্যভাবে স্পিয়ারম্যানের পারস্পরিক সম্পর্ক অর্জন করেছে এবং আমার পদ্ধতিটি আগের তুলনায় আরও ভাল তা দেখানোর জন্য আমি একই কাজ করতে চাই কিছু সমস্যা জন্য পদ্ধতি।

তারা কীভাবে পরিসংখ্যানগত তাত্পর্য গণনা করেছে তা আমি জানি না এবং আমি এটি জানতে চাই। কাগজটির লেখক জানিয়েছেন যে স্পিয়ারম্যান র‌্যাঙ্কের সম্পর্কটি পিয়ারসনের পারস্পরিক সম্পর্ক হিসাবে বিবেচিত হয়েছিল। আমি এটি নিশ্চিত না যে এটি করার সঠিক উপায় কিনা। আমার দুটি স্পিয়ারম্যানের সম্পর্ক রয়েছে এবং আমি জানতে চাই যে তাদের মধ্যে পার্থক্যটি পরিসংখ্যানগত দিক থেকে তাৎপর্যপূর্ণ কিনা।

আমি অবগত যে http://factory.vassar.edu/lowry/rdiff.html এর মতো ওয়েব সাইটগুলি দুটি পিয়ারসনের পারস্পরিক সম্পর্কের মধ্যে পার্থক্য অর্জনের জন্য অনলাইন ক্যালকুলেটর সরবরাহ করে। দুটি স্পিয়ারম্যানের পারস্পরিক সম্পর্কের পার্থক্যের জন্য আমি একই রকম অনলাইন ক্যালকুলেটরটি খুঁজে পেতে অক্ষম।

পিটার ফ্লমের দেওয়া লিঙ্ক থেকে একটি সমাধান

দ্রষ্টব্য: পদ্ধতিগুলি কেবল স্পিয়ারম্যানের পারস্পরিক সম্পর্ককে সমর্থন করে যা 0.6 এর নীচে।

যাক = সেট এর পরিলক্ষিত পারস্পরিক সম্পর্কের ফিশার রূপান্তরিত করুন , = সেট এর পর্যবেক্ষণের পারস্পরিক সম্পর্কের ফিশার রূপান্তর । $z_A$ $A$ $z_B$ $B$
জন্য যাক , যেখানে ফিশার সেটের রুপান্তর করা হয় এক-left- মুছে ফেলা , পুনঃ-র‌্যাঙ্কিং এবং পুনঃসংযোগের মাধ্যমে পারস্পরিক সম্পর্ক খুঁজে পাওয়া যায়। (প্রতিটি উপর ভিত্তি করে ; প্রতিটি মুছে ফেলা সাময়িক, কেবল তার জন্য আমি স্থায়ী নয়)) বিয়ের জন্য পুনরাবৃত্তি করুন । $i = 1,\dots,n$ $y_{A_i} = nz_A- (n - 1)z_{A'i}$ $z_{A'i}$ $A$ $(x_i,y_i)$ $z_{A'i}$ $n-1$ $B$
$\bar y_A = \sum y_{A_i}/n$ হ'ল জ্যাকনিফিড ফিশার রূপান্তর। সেট জন্য পুনরাবৃত্তি করুন । $B$
$v_{\bar y_A} = \sum (y_{A_i}-\bar y_A)^2 /(n(n-1))$ ভ্যারিয়েন্স হয় । সেট জন্য পুনরাবৃত্তি করুন । $\bar y_A$ $B$
একটি heteroscedastic (ওয়েলশ-Satterthwaite) ব্যবহার করুন দুই jackknifed অনুমান তুলনা করতে -test: $t$

t = \frac{{\bar{y}}_{A} - {\bar{y}}_{B}}{\sqrt{v_{{\bar{y}}_{A}} + v_{{\bar{y}}_{B}}}}, df = \frac{(v_{{\bar{y}}_{A}} + v_{{\bar{y}}_{B}})^{2}}{\frac{v_{{\bar{y}}_{A}}^{2}}{n_{A} - 1} + \frac{v_{{\bar{y}}_{B}}^{2}}{n_{B} - 1}}

$t = \frac{\bar y_A - \bar y_B}{\sqrt{v_{\bar y_A} + v_{\bar y_B}}},\quad \text{df}=\frac{(v_{\bar y_A} + v_{\bar y_B})^2}{\frac{v_{\bar y_A}^2}{n_A-1}+\frac{v_{\bar y_B}^2}{n_B-1}}$ কোথায় এবং যথাক্রমে সেট এবং এর নমুনার সংখ্যা ।

n_{A}

$n_A$

n_{B}

$n_B$

A

$A$

B

$B$

প্রথম সম্পাদনার আগে

আমি বর্তমানে একটি ব্যবহৃত মানব-রেটিং র‌্যাঙ্কিং (হুমান-র‌্যাঙ্কিং), বর্তমানে ব্যবহৃত ব্যবহৃত, জনপ্রিয় পদ্ধতি (প্রেজেন্ট-র‌্যাঙ্কিং) দ্বারা উত্পন্ন র‌্যাঙ্কিংয়ের একটি সেট পেয়েছি এবং অবশেষে আমার উদ্দেশ্যযুক্ত পদ্ধতি (আমার-র‌্যাঙ্কিং) দ্বারা উত্পন্ন র‌্যাঙ্কিংয়ের একটি সেট পেয়েছি ।

আমি হিউম্যান-র্যাঙ্কিং এবং প্রেজেন্ট-র্যাঙ্কিংয়ের মধ্যে স্পিয়ারম্যানের সম্পর্কের গণনা করেছি। আমি এটি কল করতে পারি: হিউম্যান-প্রেজেন্ট-স্পিয়ারম্যান।

আমি তখন হিউম্যান-র্যাঙ্কিং এবং আমার র্যাঙ্কিংয়ের মধ্যে স্পিয়ারম্যানের সম্পর্ক খুঁজে পেয়েছি। আমি এটি কল করতে পারি: হিউম্যান-মাই-স্পিয়ারম্যান।

হুমান-মাই-স্পিয়ারম্যান এবং হিউম্যান-প্রাইসেন্ট-স্পিয়ারম্যানের মধ্যে পার্থক্যটি পরিসংখ্যানগতভাবে গুরুত্বপূর্ণ কিনা তা আমি কীভাবে জানতে পারি?

hypothesis-testing statistical-significance spearman-rho

— প্যাট্রিক চ্যান
সূত্র

স্বাগতম প্যাট্রিক আমি একই ইস্যুতে কিন্তু পিয়ারসন আর এর সাথে লড়াই করছি। আপনি যদি আমার এন্ট্রিগুলি পরীক্ষা করেন তবে আপনি কী করতে পারেন তার একটি অনুভূতি পাবেন।

— অধ্যাশ জোশ

যদিও আপনার কাছে এই প্রশ্নটির পরিসংখ্যানগত দিক থেকে আলাদা আলাদা ধারণা থাকতে পারে - তবে এটি কার্যকর হবে যদি আমরা জানতাম যে আপনি ঠিক কী বিষয়ে আগ্রহী ছিলেন। আপনি কি পারস্পরিক সম্পর্কের ঘনিষ্ঠতায় (স্কোরগুলি একে অপরের কতটা ঘনিষ্ঠভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করে) বা সম্পর্কের অস্তিত্ব সম্পর্কে আগ্রহী? সুযোগের চেয়েও বেশি আপনি প্রদত্ত ডেটা রেকর্ড করেছেন বলে মনে করা হচ্ছে, সময়ের সাথে সাথে পুনরাবৃত্তিটি আন্তঃ-শ্রেণীর পারস্পরিক সম্পর্কের সহগগুলির উপর কিছু পাঠ করা কার্যকর হতে পারে। আমি আশা করি আমার অধিকার আছে, প্রশ্নটি সম্পূর্ণ পরিষ্কার নয়।

— রোসার

ধন্যবাদ আবেদ এবং রোজার আমার প্রশ্নের দুর্বল বর্ণনার জন্য আমি দুঃখিত। আমি এটি আবার লিখেছি। আশা করি এটি একটি বোধগম্য প্রশ্নে পরিণত হয়েছে।

— প্যাট্রিক চ্যান

ওহে! আমি বর্তমানে একই সমস্যা নিয়ে লড়াই করছি। আপনার কি কোনও সুযোগে কোনও কোড প্রস্তুত রয়েছে যা আপনার পরামর্শটি কার্যকর করে? এছাড়াও, কেন এটি কেবল 0.6 এর নীচে সম্পর্কের মানগুলির জন্য কাজ করে?

— fsociversity

আপনি যে কাগজটি উদ্ধৃত করেছেন সেগুলি নিম্নলিখিত পদগুলিতে পদ্ধতিটি ব্যাখ্যা করে:

[...] আমরা ইএসএ-উইকিপিডিয়া (২ 26 শে মার্চ, ২০০)) সংস্করণের পারফরম্যান্স এবং ফিশারের জেড-ট্রান্সফর্মেশন (প্রেস, টিউকলস্কি, ভেটেরলিং, এবং ফ্ল্যানারি, সংখ্যাসূচক ) ব্যবহার করে অন্যান্য অ্যালগরিদমের পার্থক্যের তাত্পর্যপূর্ণ তাত্পর্যটি দেখাই সি তে রেসিপি: আর্ট অফ সায়েন্টিফিক কম্পিউটিং । ক্যামব্রিজ ইউনিভার্সিটি প্রেস, 1997, বিভাগ 14.5)।

আমি আপনাকে সেই রেফারেন্সটি অনুসরণ করার পরামর্শ দিই বা বিবরণের জন্য স্পিয়ারম্যান সহগের উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠায় একবার দেখুন।

— গিলারমো জি।
সূত্র

ধন্যবাদ গিলারমো আমি সন্দেহ করেছিলাম যে তারা পিয়ারসনের পারস্পরিক সম্পর্ক হিসাবে স্পিয়ারম্যান র‌্যাঙ্কের সম্পর্ককে চিকিত্সা করেছে এবং দুটি পিয়ারসনের পারস্পরিক সম্পর্কের পার্থক্য গণনা করেছে। তবে এটি আমার কাছে মনে হচ্ছে এটি করার সঠিক উপায় নয় এবং তাই আমি এখানে একটি পোস্ট করছি।

— প্যাট্রিক চ্যান

আপনি সম্ভবত কোনও কার্যকরী বাস্তবায়ন সম্পর্কে জানেন (পছন্দসই অন-লাইন) কারণ ওপি এর পরে এটিই হয়?

— chl