র‌্যাঙ্ক পারস্পরিক সম্পর্কের সাথে ক্যানোনিকাল পারস্পরিক সম্পর্ক বিশ্লেষণ

Question

ক্যানোনিকাল রিলেশনশিপ অ্যানালাইসিস (সিসিএ) লক্ষ্য দুটি সেট সেটগুলির রৈখিক সংমিশ্রণের স্বাভাবিক পিয়ারসন পণ্য-মুহুর্তের সম্পর্ক (অর্থাত্ লিনিয়ার পারস্পরিক সম্পর্ক) e

এই খুব কেন আমরা ব্যবহার, উদাহরণস্বরূপ, Spearman- হয় - এখন, এটা সত্য যে এই পারস্পরিক সম্পর্কের সহগের সমিতির রৈখিক শুধুমাত্র পরিমাপ করে বিবেচনা বা Kendall- τ (রেঙ্ক) পারস্পরিক সম্পর্ক কোফিসিয়েন্টস যা অবাধ একঘেয়েমি পরিমাপ (অগত্যা রৈখিক নয়) মধ্যে সংযোগ ভেরিয়েবল।$\rho$$\tau$

অতএব, আমি নিম্নলিখিতগুলির বিষয়ে চিন্তা করছিলাম: সিসিএর একটি সীমাবদ্ধতা হ'ল এটির উদ্দেশ্যগত কার্যের কারণে এটি কেবল গঠিত লিনিয়ার সংমিশ্রনের মধ্যে লিনিয়ার সংযোগ ক্যাপচার চেষ্টা করে। এটা পূর্ণবিস্তার দ্বারা কিছু অর্থে CCA প্রসারিত করতে সম্ভব হবে, বলতে Spearman- Pearson- পরিবর্তে দ ?$\rho$$r$

এই ধরনের প্রক্রিয়া কি পরিসংখ্যানগতভাবে ব্যাখ্যাযোগ্য এবং অর্থবোধক কোনও দিকে নিয়ে যাবে? (উদাহরণস্বরূপ - র‌্যাঙ্কগুলিতে সিসিএ করা ... এর অর্থ কি?) আমি ভাবছি যে যখন আমরা অ-স্বাভাবিক তথ্য নিয়ে কাজ করি তখন কি এটি সাহায্য করবে ...

Comments

হবে OVERALS - রৈখিক ক্যানোনিকাল বিশ্লেষণ যা সন্তোষজনক ভাবে দাঁড়িপাল্লা (monotonically রূপান্তরগুলির) ভেরিয়েবল ক্যানোনিকাল সম্পর্কযুক্তরূপে বাড়ানোর লক্ষ্যে - আপনার পছন্দ অনুসারে হতে পারে?

— ttnphns

@ এনটিএনফএনস: ধারণাটির জন্য ধন্যবাদ, আমি এর আগে শুনিনি, এবং সত্যিই আকর্ষণীয় দেখায়! তবে, আমি মনে করি না যে এটি বিন্দুটিকে সম্বোধন করে: যতদূর আমি বুঝতে পেরেছি এটি মূলত সর্বোত্তম স্কেলিং এবং সিসিএর সংমিশ্রণ - তবে অনুকূল স্কেলিংটি কেবল শ্রেণিবদ্ধ ভেরিয়েবলগুলির জন্য সত্যই অর্থবোধ করে। অনুপাত স্কেল (যা আমার মনে আছে!) পরিমাপ করা অবিচ্ছিন্ন ভেরিয়েবলগুলির জন্য এটি খুব বেশি পরিবর্তিত হবে বলে মনে হয় না । তবে আমাকে সংশোধন করুন, আমি ভুল হলে।

— তামাস ফেরেঞ্চি

@ এনটিএনফএনস: ঠিক আছে, আপনি একইভাবে ক্রমাগত চলকগুলিতে স্পিয়ারম্যান পারস্পরিক সম্পর্ক ব্যবহার করেন! (অবশ্যই এটি তথ্যটিকে নিয়মিত হিসাবে পরিচালনা করে ... তবে আমরা ভেরিয়েবলগুলির মধ্যে সাধারণ একঘেয়ে (এবং কেবল রৈখিক নয়) সংযোগের বৈশিষ্ট্য হিসাবে এটি অবশ্যই নিরবচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীলগুলিতে ব্যবহার করি না) তাই আমি ভেবেছিলাম যে এটিও সিসিএর মধ্যেই বোধগম্য হবে thought ...

— তামাস ফেরেঞ্চি

@ গ্লেন_বি, আপনি ঠিক বলেছেন। অবশ্যই র‌্যাঙ্কের সম্পর্কগুলি কোনও একঘেয়েমিটির জন্য - এটি সাধারণ বা অবিচ্ছিন্ন ডেটা হোক। আমি উপরে আমার নিজের মন্তব্যে এতটাই অবাক হয়েছি যে আমি এটি মুছে ফেলছি।

— ttnphns

আপনি কার্নেল সিসিএ ব্যবহার করার চেষ্টা করতে পারেন যা বিশেষত যখন রেডিয়াল ভিত্তিক ফাংশনগুলির সাথে ব্যবহৃত হয় তখন তথ্যটিকে একটি অসীম মাত্রিক উপস্থানে প্রোজেক্ট করতে সক্ষম করে।

— রনি

Answer 1

ক্যানোনিকাল ভেরিয়াতগুলি গণনা করার সময় আমি সীমাবদ্ধ কিউবিক স্প্লাইন বিস্তৃতি ব্যবহার করেছি। আপনি বিশ্লেষণে ননলাইন ভিত্তিক ফাংশন যুক্ত করছেন ঠিক যেমন আপনি নতুন বৈশিষ্ট্য যুক্ত করবেন adding ননলাইনারের মূল উপাদান বিশ্লেষণে এর ফলস্বরূপ। আর দেখুন Hmiscপ্যাকেজ এর transcanএকটি উদাহরণ জন্য ফাংশন। আর homalsপ্যাকেজটি আরও অনেক বেশি এগিয়ে যায় takes

Comments

ধন্যবাদ! হোমলে বর্ণিত পদ্ধতিটি আমার কাছে উপন্যাস, তবে অবশ্যই আকর্ষণীয়।

— তামাস ফেরেঞ্চি

Answer 2

সিসিএর স্ট্যান্ডার্ড পদ্ধতিটি পণ্য মুহুর্তের সম্পর্ক সম্পর্কিত সহগ ম্যাট্রিক্সের সাথে কাজ করে। সর্বাধিক ম্যাগনিটিউড সিসির জন্য এটি দুটি ম্যাটিক্সের লিনিয়ার সংমিশ্রণ (এন সারি এবং এম 1 এবং এম 2 ভেরিয়েবল) এর সাথে দুটি সংমিশ্রিত ভেরিয়েবল জেড 1 (এন) এবং জেড 2 (এন) তৈরি করে যেমন অ্যাবস (পারস্পরিক সম্পর্ক (জেড 1, জেড 2)) সর্বাধিক করা হয়। পারস্পরিক সম্পর্ক (জেড 1, জেড 2) পণ্য মুহুর্ত না হলেও ভিন্নভাবে সংজ্ঞায়িত করা থাকলেও এই উদ্দেশ্য কার্যটি সরাসরি বাড়ানো যেতে পারে।

মিশ্র, এসকে (২০০৯) "র‌্যাঙ্কিং স্কোরের দুটি বিভাগের অর্ডিনাল ক্যানোনিকাল কোরিলেশন বিশ্লেষণের উপর একটি নোট"

http://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=1328319