タグ付けされた質問 「correlation」

ピアソンの相関検定統計の非正規性に対する堅牢性について、一見逆の2つのステートメントを調整しようとしています（nullは「相関なし」を意味します）。 このCVの答えは言う： 非常に堅牢ではありません。 このバイオスタットハンドブックには次のように書かれています。 [...]多数のシミュレーション研究により、線形回帰と相関は非正規性の影響を受けないことが示されています。一方または両方の測定変数は非常に非正規である可能性があり、偽陽性の確率（帰無仮説が真の場合はP <0.05）は依然として約0.05です（EdgellおよびNoon 1984、およびその参照）。 何が欠けていますか？

7 hypothesis-testing  correlation  p-value  robust 

人のBMIと血圧など、特定の母集団で相関する2つの特性があるとします。そして、私がこの人口から選ばれたランダムに選択された人々のペアで、より高いBMIを持つ人がより高い血圧を持つ確率を推定したいとしましょう。ピアソン相関係数を知っている場合r（または同等のr ^ 2、BMIによって説明される血圧の分散の割合）、これを使用してその確率を取得できますか？そうでない場合、他の相関測定を使用して、またはそれらの間の関数関係についていくつかの簡略化仮定を使用して（たとえば、各個人の血圧が他のいくつかの独立変数とともにBMIの線形関数であると仮定して）、および/またはそれぞれの個人の分布（たとえば、BMIと血圧の両方が正常に分布していると仮定します）？

7 correlation  r-squared 

アフリカの農村市場で魚の価格を調査しています。Spearmanを使用して、重量と価格の相関度をテストしました。これにより、値は.773になりました。次に、価格のlog10を取り、相関関係を再テストしたところ、同じスピアマンの値.773が得られました。これは奇妙に思われます。なぜなら、変換によって相関が弱まるか、または低くなると考えたからです（たとえば、時間の経過に伴う細菌コロニーの成長を指数関数から線形に変換するなど）。 すべての変数が変換によって同じように影響を受けるため、相関関係は変化しないことを理解しています。ただし、散布図は質的に異なるため、相関係数も同じようにすべきではありませんか？

6 correlation