প্রশ্ন ট্যাগ «spearman-rho»

এবং পিয়ারসনের এর মধ্যে কখন নির্বাচন করবেন তা আমি কীভাবে জানতে পারি ? আমার পরিবর্তনশীল সন্তুষ্টি অন্তর্ভুক্ত এবং স্কোর এর যোগফল ব্যবহার করে স্কোর ব্যাখ্যা করা হয়। তবে এই স্কোরগুলিও স্থান পেতে পারে rankedρρ\rhorrr

119 correlation  pearson-r  spearman-rho 

আমি আমার পরিসংখ্যান সংক্রান্ত পরামর্শে এই প্রশ্নটি প্রায়শই যথেষ্ট পাই, আমি ভেবেছিলাম যে আমি এটি এখানে পোস্ট করব। আমার একটি উত্তর আছে, যা নীচে পোস্ট করা হয়েছে, তবে অন্যেরা কী বলবে তা শুনতে আমি আগ্রহী ছিলাম। প্রশ্ন: আপনার যদি দুটি ভেরিয়েবল থাকে যা সাধারণত বিতরণ করা হয় না, তবে আপনার …

113 correlation  normality-assumption  pearson-r  spearman-rho 

কোন ক্ষেত্রে একজনের একে অপরের চেয়ে বেশি পছন্দ করা উচিত? আমি এমন কাউকে খুঁজে পেয়েছি যারা কেন্ডালের পক্ষে সুবিধা দাবি করে, শিক্ষামূলক কারণে , অন্য কোনও কারণ আছে কি?

69 correlation  nonparametric  spearman-rho  kendall-tau 

দুটি বুলিয়ান ভেক্টর রয়েছে, যার মধ্যে কেবল 0 এবং 1 রয়েছে। আমি যদি পিয়ারসন বা স্পিয়ারম্যান পারস্পরিক সম্পর্ক গণনা করি তবে সেগুলি অর্থবোধক বা যুক্তিসঙ্গত?

42 correlation  binary-data  pearson-r  spearman-rho 

আমি একটি অবিচ্ছিন্ন (নির্ভরশীল পরিবর্তনশীল) এবং একটি শ্রেণিবদ্ধ (নামমাত্র: লিঙ্গ, স্বতন্ত্র পরিবর্তনশীল) ভেরিয়েবলের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক খুঁজে পেতে চাই। অবিচ্ছিন্ন তথ্য সাধারণত বিতরণ করা হয় না। এর আগে, আমি ব্যবহার করে এটি গণনা করেছি । তবে আমাকে বলা হয়েছে যে এটি সঠিক নয়।ρρ\rho ইন্টারনেটে অনুসন্ধান করার সময়, আমি দেখতে পেলাম …

42 correlation  categorical-data  descriptive-statistics  biostatistics  spearman-rho 

আমার কাজে, আমরা কিছু সেট ডেটার জন্য ভবিষ্যদ্বাণী করা র‌্যাঙ্কিং বনাম সত্য র‌্যাঙ্কিংয়ের সাথে তুলনা করছি। সম্প্রতি অবধি, আমরা একা কেন্ডাল-টাউ ব্যবহার করে আসছি। অনুরূপ প্রকল্পে কাজ করা একটি দল প্রস্তাব দিয়েছে যে আমরা তার পরিবর্তে গুডম্যান-কৃষ্কাল গামা ব্যবহার করার চেষ্টা করব এবং তারা এটি পছন্দ করেছে। আমি ভাবছিলাম যে …

31 spearman-rho  kendall-tau  goodman-kruskal-gamma 

হয়তো এই প্রশ্নটি নিষ্পাপ, তবে: লিনিয়ার রিগ্রেশন যদি পিয়ারসনের পারস্পরিক সম্পর্ক সহগের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে জড়িত থাকে তবে কেন কোনও রিগ্রেশন কৌশল কেন্দল এবং স্পিয়ারম্যানের পারস্পরিক সম্পর্ক সহগের সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত?

27 regression  correlation  pearson-r  spearman-rho  kendall-tau 

দুটি ভেরিয়েবলের মধ্যে পিয়ারসনের সহগ যথেষ্ট উচ্চ (r = .65)। তবে আমি যখন পরিবর্তনশীল মানগুলিকে র‌্যাঙ্ক করি এবং একটি স্পিয়ারম্যানের পারস্পরিক সম্পর্ক চালনা করি, তখন কফিশিয়েন্ট মানটি খুব কম হয় (r = .30)। এর ব্যাখ্যা কী?

22 correlation  spearman-rho 

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 

স্পষ্টতই পিয়ারসনের পারস্পরিক সম্পর্ক সহগ প্যারামিমেট্রিক এবং স্পিয়ারম্যানের rho অ-প্যারাম্যাট্রিক। এটি বুঝতে আমার সমস্যা হচ্ছে। আমি যেমন বুঝতে পেরেছি পিয়ারসনকে হিসাবে গণনা করা হয়েছে এবং একইভাবে গণনা করা হয়, যদি না আমরা তাদের মানগুলির সাথে সমস্ত মানকে প্রতিস্থাপন করি।rxy=cov(X,Y)σxσyrxy=cov(X,Y)σxσy r_{xy} = \frac{cov(X,Y)}{\sigma_x\sigma_y} উইকিপিডিয়া বলেছেন প্যারামেট্রিক মডেল এবং নন-প্যারাম্যাট্রিক মডেলের মধ্যে …

19 nonparametric  pearson-r  parametric  spearman-rho 

আমি একটি সিমুলেশন অধ্যয়ন করার পরিকল্পনা করি যেখানে আমি বিভিন্ন বিতরণের (স্কিউড, আউটলিয়ার্স ইত্যাদি) এর সাথে বেশ কয়েকটি শক্তিশালী পারস্পরিক সম্পর্কের কৌশলটির তুলনা করি। দৃ With ়তার সাথে , আমি ক) বণ্টন বিতরণ, খ) আউটলিয়ার এবং গ) ভারী লেজগুলির বিরুদ্ধে শক্তিশালী হওয়ার আদর্শ ক্ষেত্রে বলতে চাইছি। বেসলাইন হিসাবে পিয়ারসন পারস্পরিক …

18 r  correlation  robust  spearman-rho  winsorizing 

আমি একটি স্থির প্রভাব (শর্ত) এবং দুটি এলোমেলো প্রভাব (বিষয় নকশা এবং জুটির মধ্যে অংশগ্রহণকারী) সহ একটি মিশ্র ইফেক্ট মডেল ব্যবহার করে একটি ডেটা সেট বিশ্লেষণ করছি। মডেল দিয়ে তৈরি করা হয়েছিল lme4প্যাকেজ: exp.model<-lmer(outcome~condition+(1|participant)+(1|pair),data=exp)। এরপরে, আমি স্থির প্রভাব (শর্ত) ছাড়াই মডেলটির বিপরীতে এই মডেলের সম্ভাবনা অনুপাতের পরীক্ষা করেছি এবং একটি …

16 r  repeated-measures  multiple-comparisons  post-hoc  lsmeans  bayesian  posterior  marginal  integral  anova  time-series  regularization  machine-learning  pca  computational-statistics  references  inference  regression  cross-validation  python  random-forest  chi-squared  spearman-rho  r  machine-learning  confidence-interval  bagging  clustering  feature-selection  model-selection  bic  hypothesis-testing  kurtosis  r  regression  residuals  terminology 

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 …

15 multivariate-analysis  data-transformation  spearman-rho  kendall-tau  canonical-correlation 

থেকে উইকিপিডিয়া , Spearman র্যাঙ্ক পারস্পরিক সম্পর্ক রূপান্তর ভেরিয়েবল দ্বারা গণনা করা হয় XiXiX_i এবং YiYiY_i তম স্থান ভেরিয়েবল মধ্যে xixix_i এবং yiyiy_i , এবং তারপর মধ্যে ভেরিয়েবল তম স্থান পিয়ারসন এর পারস্পরিক সম্পর্ক গণক: তবে নিবন্ধটি আরও জানায় যে XiXiX_i এবং ভেরিয়েবলের মধ্যে কোনও সম্পর্ক YiYiY_iনা থাকলে উপরের সূত্রটি …

14 correlation  proof  spearman-rho 

আমি এর মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক অনুমান করতে চাই: একটি নিয়মিত পরিবর্তনশীল: বিষয়গুলিকে 1-5 স্কেলের 6 প্রকারের ফলের জন্য তাদের পছন্দগুলি রেট করতে বলা হয় (অত্যন্ত বিরক্তিকর থেকে খুব সুস্বাদু থেকে শুরু করে) গড় বিষয়গুলিতে স্কেলের মাত্র 3 পয়েন্ট ব্যবহার করা হয়। একটি অবিচ্ছিন্ন পরিবর্তনশীল: একই বিষয়গুলি দ্রুত এই ফলগুলি সনাক্ত …

14 correlation  ordinal-data  spearman-rho  continuous-data