প্রশ্ন ট্যাগ «correlation»

আমি সবেমাত্র (অস্পষ্টভাবে) ব্রাউনিয়ান / দূরত্বের সমবায় / পারস্পরিক সম্পর্কের সাথে পরিচয় করিয়েছি । নির্ভরশীলতার জন্য পরীক্ষা করার সময় এটি অনেকগুলি অ-রৈখিক পরিস্থিতিতে বিশেষত কার্যকর বলে মনে হয়। তবে এটি প্রায়শই ব্যবহার করা হয় বলে মনে হয় না, যদিও প্রায়শই অ-লিনিয়ার / বিশৃঙ্খলাযুক্ত ডেটার জন্য কোভারিয়েন্স / পারস্পরিক সম্পর্ক ব্যবহৃত …

21 correlation  covariance  distance-covariance 

আমি ভাবছিলাম, একটি উচ্চ পি মান (বলুন .25 বা উচ্চতর) দিয়ে খুব শক্তিশালী পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ (বলুন .9 বা উচ্চতর) পাওয়া কি সম্ভব? এখানে একটি উচ্চ পি মান সহ একটি স্বল্প সম্পর্কের সহগের উদাহরণ: set.seed(10) y <- rnorm(100) x <- rnorm(100)+.1*y cor.test(x,y) কর = 0.03908927, পি = 0.6994 উচ্চ সম্পর্কের …

21 r  hypothesis-testing  correlation 

আমি ভেরিয়েবলের মধ্যে পরিবর্তনের পরিমাণ বর্ণনা করে এর ধারণাটি পুরোপুরি উপলব্ধি করতে চাই । প্রতিটি ওয়েব ব্যাখ্যা কিছুটা যান্ত্রিক এবং অবসন্ন হয়। আমি ধারণাটি "পেতে" চাই, কেবল যান্ত্রিকভাবে সংখ্যাগুলি ব্যবহার করি না।R2R2r^2 যেমন: ঘন্টা স্কোর বনাম পরীক্ষার স্কোর = .8RRr = .64R2R2r^2 তাহলে এর অর্থ কি? পরীক্ষার স্কোরের 64৪% পরিবর্তনশীলতা …

21 regression  correlation  variance 

আমি ভাবছিলাম যে লিনিয়ার ট্রান্সফর্মেশন পদ্ধতির অনুসরণের পরে এলোমেলোভাবে এলোমেলো দ্বিপদী ভেরিয়েবলগুলি উত্পন্ন করা সম্ভব? নীচে, আমি আর তে কিছু সাধারণ চেষ্টা করেছি এবং এটি কিছুটা পারস্পরিক সম্পর্ক তৈরি করে। তবে আমি ভাবছিলাম যে এটি করার কোনও নীতিগত উপায় আছে কিনা? X1 = rbinom(1e4, 6, .5) ; X2 = rbinom(1e4, …

21 r  correlation  binomial  random-generation  bernoulli-distribution 

প্রধান উপাদান বিশ্লেষণ (পিসিএ) করার পরে, আমি পিসিএ স্পেসে একটি নতুন ভেক্টর প্রজেক্ট করতে চাই (অর্থাত পিসিএ স্থানাঙ্ক সিস্টেমে এর স্থানাঙ্কগুলি সন্ধান করুন)। আমি আর ভাষা ব্যবহার করে পিসিএ গণনা করেছি prcomp। এখন আমার পিসিএ রোটেশন ম্যাট্রিক্স দ্বারা আমার ভেক্টরকে গুণ করতে সক্ষম হওয়া উচিত। এই ম্যাট্রিক্সের মূল উপাদানগুলি কি …

21 r  pca  r  variance  heteroscedasticity  misspecification  distributions  time-series  data-visualization  modeling  histogram  kolmogorov-smirnov  negative-binomial  likelihood-ratio  econometrics  panel-data  categorical-data  scales  survey  distributions  pdf  histogram  correlation  algorithms  r  gpu  parallel-computing  approximation  mean  median  references  sample-size  normality-assumption  central-limit-theorem  rule-of-thumb  confidence-interval  estimation  mixed-model  psychometrics  random-effects-model  hypothesis-testing  sample-size  dataset  large-data  regression  standard-deviation  variance  approximation  hypothesis-testing  variance  central-limit-theorem  kernel-trick  kernel-smoothing  error  sampling  hypothesis-testing  normality-assumption  philosophical  confidence-interval  modeling  model-selection  experiment-design  hypothesis-testing  statistical-significance  power  asymptotics  information-retrieval  anova  multiple-comparisons  ancova  classification  clustering  factor-analysis  psychometrics  r  sampling  expectation-maximization  markov-process  r  data-visualization  correlation  regression  statistical-significance  degrees-of-freedom  experiment-design  r  regression  curve-fitting  change-point  loess  machine-learning  classification  self-study  monte-carlo  markov-process  references  mathematical-statistics  data-visualization  python  cart  boosting  regression  classification  robust  cart  survey  binomial  psychometrics  likert  psychology  asymptotics  multinomial 

আমার দুটি ভেরিয়েবল রয়েছে যা একে অপরের বিরুদ্ধে চক্রান্ত করার সময় খুব বেশি পারস্পরিক সম্পর্ক প্রদর্শন করে না, তবে আমি খুব স্পষ্ট রৈখিক সম্পর্ক যখন আমি প্রতিটি ভেরিয়েবলের লগগুলি আবার একে অপরের সাথে প্লট করি। সুতরাং আমি টাইপের একটি মডেল দিয়ে শেষ করব: log(Y)=alog(X)+blog⁡(Y)=alog⁡(X)+b\log(Y) = a \log(X) + b , …

20 regression  correlation  log 

ধরে রাখুন সীমাবদ্ধ দ্বিতীয় মুহুর্তের সাথে ক্রমাগত এলোমেলো পরিবর্তনশীল। স্পিয়ারম্যানের র‌্যাঙ্কের সহসংস্থান সহগের জনসংখ্যার সংস্করণটিকে পিয়ারসনের প্রোডাক্ট-মুহুর্ত সহগ as হিসাবে সংশ্লেষের সংহতগুলির F_X (X) এবং F_Y (Y) হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা যেতে পারে , যেখানে F_X, F_Y এক্স এবং ওয়াই এর সিডিএফ , অর্থাৎ,X,YX,YX,Yρsρsρ_sFX(X)FX(X)F_X(X)FY(Y)FY(Y)F_Y(Y)FX,FYFX,FYF_X,F_YXXXYYY ρs(X,Y)=ρ(F(X),F(Y))ρs(X,Y)=ρ(F(X),F(Y))ρ_s(X,Y)=ρ(F(X),F(Y))। আমি আশ্চর্য হয়েছি যে কেউ এটির …

20 correlation  pearson-r  spearman-rho 

নির্দিষ্ট ধরণের জনগোষ্ঠীতে পরিমাপ করা হলে নির্দিষ্ট ধরণের ভেরিয়েবলের ডেটা অ-স্বাভাবিক হতে থাকে (যেমন মেজর ডিপ্রেশনাল ডিসঅর্ডারযুক্ত লোকের মধ্যে হতাশার মাত্রা)। পিয়ারসনের স্বাভাবিকতা ধরে নিয়েছেন, অ-স্বাভাবিকতার শর্তে পরীক্ষার পরিসংখ্যান কতটা শক্তিশালী? আমার কাছে বেশ কয়েকটি ভেরিয়েবল রয়েছে যার জন্য আমি পারস্পরিক সম্পর্কযুক্ত গুণাগুণ চাই, তবে সেগুলির মধ্যে কিছুগুলির জন্য জেড-স্কিউনেস …

20 correlation 

আসুন আমি পরীক্ষ করি যে Yপরিবর্তনশীল Xবিভিন্ন পরীক্ষামূলক অবস্থার অধীনে চলকটির উপর নির্ভর করে এবং নিম্নলিখিত গ্রাফটি পান: উপরের গ্রাফের ড্যাশ লাইনগুলি প্রতিটি উপাত্ত সিরিজের (পরীক্ষামূলক সেটআপ) জন্য লিনিয়ার রিগ্রেশন উপস্থাপন করে এবং কিংবদন্তির সংখ্যাগুলি প্রতিটি ডেটা সিরিজের পিয়ারসন পারস্পরিক সম্পর্ককে বোঝায়। আমি মাঝে "গড় পারস্পরিক সম্পর্ক" (অথবা "গড় পারস্পরিক …

20 regression  correlation  mean  average 

যথার্থতা হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা হয়: p = true positives / (true positives + false positives) এটি সঠিক যে, 0 true positivesএবং false positivesকাছে যাওয়ার সাথে সাথে নির্ভুলতা 1 এ পৌঁছেছে? প্রত্যাহার জন্য একই প্রশ্ন: r = true positives / (true positives + false negatives) আমি বর্তমানে একটি পরিসংখ্যানগত পরীক্ষা বাস্তবায়ন …

20 precision-recall  data-visualization  logarithm  references  r  networks  data-visualization  standard-deviation  probability  binomial  negative-binomial  r  categorical-data  aggregation  plyr  survival  python  regression  r  t-test  bayesian  logistic  data-transformation  confidence-interval  t-test  interpretation  distributions  data-visualization  pca  genetics  r  finance  maximum  probability  standard-deviation  probability  r  information-theory  references  computational-statistics  computing  references  engineering-statistics  t-test  hypothesis-testing  independence  definition  r  censoring  negative-binomial  poisson-distribution  variance  mixed-model  correlation  intraclass-correlation  aggregation  interpretation  effect-size  hypothesis-testing  goodness-of-fit  normality-assumption  small-sample  distributions  regression  normality-assumption  t-test  anova  confidence-interval  z-statistic  finance  hypothesis-testing  mean  model-selection  information-geometry  bayesian  frequentist  terminology  type-i-and-ii-errors  cross-validation  smoothing  splines  data-transformation  normality-assumption  variance-stabilizing  r  spss  stata  python  correlation  logistic  logit  link-function  regression  predictor  pca  factor-analysis  r  bayesian  maximum-likelihood  mcmc  conditional-probability  statistical-significance  chi-squared  proportion  estimation  error  shrinkage  application  steins-phenomenon 

সম্প্রতি, আমি দুটি নিবন্ধ পড়েছি। প্রথমটি হ'ল পারস্পরিক সম্পর্কের ইতিহাস সম্পর্কে এবং দ্বিতীয়টি ম্যাক্সিমাল ইনফরমেশন কোয়ালিটি (এমআইসি) নামে পরিচিত নতুন পদ্ধতি সম্পর্কে। ভেরিয়েবলের মধ্যে অ-রৈখিক পারস্পরিক সম্পর্ক অনুমান করার জন্য এমআইসি পদ্ধতিটি বোঝার জন্য আমার আপনার সহায়তা দরকার। অধিকন্তু, আর এর ব্যবহারের নির্দেশাবলী লেখকের ওয়েবসাইটে পাওয়া যাবে ( ডাউনলোডের অধীনে …

20 correlation  nonparametric  bioinformatics  information-theory  mutual-information 

পারস্পরিক সম্পর্ক সম্পর্কিত শিরোনাম উইকিপিডিয়া পৃষ্ঠা থেকে কার্যকারিতা বোঝায় না , যে কোনও দুটি সম্পর্কযুক্ত ইভেন্টের জন্য, এ এবং বি, বিভিন্ন সম্ভাব্য সম্পর্কের অন্তর্ভুক্ত: একটি কারণ বি (সরাসরি কারণ); বি কারণে A (বিপরীত কারণ); এ এবং বি একটি সাধারণ কারণের পরিণতি, তবে একে অপরের সৃষ্টি করে না; এ এবং বি …

19 correlation  causality 

আমি কোলেস্কি পচন ব্যবহার করি একটি সম্পর্কযুক্ত ম্যাট্রিক্স প্রদত্ত পরস্পর সম্পর্কিত র্যান্ডম ভেরিয়েবলগুলি অনুকরণ করতে। বিষয়টি হ'ল ফলাফলটি পরস্পর সম্পর্ক কাঠামো যেমনটি দেওয়া হয় তেমন পুনরুত্পাদন করে না। পরিস্থিতি চিত্রিত করার জন্য পাইথনের একটি ছোট উদাহরণ এখানে। import numpy as np n_obs = 10000 means = [1, 2, 3] sds …

19 correlation  random-generation  cholesky 

যদি আমাদের কাছে 2 টি সাধারণ, আনঅর্কিলিটেড এলোমেলো ভেরিয়েবলগুলি তবে আমরা সূত্রটি সহ 2 টি সম্পর্কযুক্ত র্যান্ডম ভেরিয়েবল তৈরি করতে পারিX1,X2X1,X2X_1, X_2 Y=ρX1+1−ρ2−−−−−√X2Y=ρX1+1−ρ2X2Y=\rho X_1+ \sqrt{1-\rho^2} X_2 এবং তারপর YYY একটি পারস্পরিক সম্পর্ক থাকবে ρρ\rho সঙ্গে X1X1X_1 । এই সূত্রটি কোথা থেকে এসেছে কেউ ব্যাখ্যা করতে পারেন?

19 correlation  normal-distribution  covariance 

আমি গড় = 000 , ভেরিয়েন্স = 111 , পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ = সাথে সম্পর্কিত র্যান্ডম ক্রম উত্পন্ন করার চেষ্টা করছি 0.80.80.8। নীচের কোডটিতে, আমি s1& s2মানক বিচ্যুতি হিসাবে এবং ব্যবহার করিm1 & m2মাধ্যম হিসেবে। p = 0.8 u = randn(1, n) v = randn(1, n) x = s1 * …

19 correlation  matlab  random-generation  correlation-matrix