คำถามติดแท็ก partial-correlation

ฉันไม่รู้ด้วยซ้ำว่าคำถามนี้สมเหตุสมผลหรือไม่ แต่อะไรคือความแตกต่างระหว่างการถดถอยหลายครั้งและสหสัมพันธ์บางส่วน (นอกเหนือจากความแตกต่างที่ชัดเจนระหว่างสหสัมพันธ์และการถดถอยซึ่งไม่ใช่สิ่งที่ฉันกำลังตั้งเป้าไว้) ฉันต้องการหาข้อมูลต่อไปนี้: ฉันมีตัวแปรอิสระสองตัว ( , ) และอีกหนึ่งตัวแปรขึ้นอยู่กับ ( ) ตอนนี้ทีละตัวแปรอิสระไม่ได้มีความสัมพันธ์กับตัวแปรตาม แต่สำหรับกำหนดจะลดลงเมื่อลดลง ดังนั้นฉันจะวิเคราะห์ว่าโดยวิธีการถดถอยหลายครั้งหรือความสัมพันธ์บางส่วน ?x1x1x_1x2x2x_2yyyx1x1x_1 yyyx2x2x_2 แก้ไขเพื่อหวังปรับปรุงคำถามของฉัน: ฉันพยายามเข้าใจความแตกต่างระหว่างการถดถอยหลายครั้งและสหสัมพันธ์บางส่วน ดังนั้นเมื่อลดลงสำหรับกำหนดเมื่อลดลงนั่นเป็นเพราะผลรวมของและต่อ (การถดถอยหลายครั้ง) หรือเป็นเพราะการลบผลกระทบของ (ความสัมพันธ์บางส่วน)?yyyx1x1x_1x2x2x_2x1x1x_1x2x2x_2yyyx1x1x_1

35 multiple-regression  regression-coefficients  partial-correlation 

ผมได้ยินมาว่าบางส่วนความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสุ่มสามารถพบได้โดย inverting เมทริกซ์ความแปรปรวนและการเซลล์ที่เหมาะสมจากที่เกิดเช่นความแม่นยำเมทริกซ์ (ความเป็นจริงนี้ถูกกล่าวถึงในhttp://en.wikipedia.org/wiki/Partial_correlationแต่ไม่มีหลักฐาน) . เหตุใดจึงเป็นเช่นนี้

32 covariance  covariance-matrix  linear-algebra  partial-correlation  matrix-inverse 

ฉันพบข้อมูลอ้างอิงในบทความที่ชอบ: ตาม Tabachnick & Fidell (1996) ตัวแปรอิสระที่มีความสัมพันธ์แบบ bivariate มากกว่า 0.70 ไม่ควรรวมอยู่ในการวิเคราะห์การถดถอยหลายครั้ง ปัญหา:ฉันใช้ในการออกแบบการถดถอยหลายตัวมีความสัมพันธ์กับตัวแปร 3 ตัวแปร> .80, VIF ที่ประมาณ. 2 - .3, ความอดทน ~ 4-5 ฉันไม่สามารถยกเว้นตัวแปรใด ๆ (ตัวพยากรณ์และผลลัพธ์ที่สำคัญ) เมื่อฉันถดถอยผลลัพธ์ของตัวทำนาย 2 ตัวที่มีความสัมพันธ์กับ. 80 พวกเขายังคงมีนัยสำคัญแต่ละตัวทำนายความแปรปรวนที่สำคัญแต่ละตัวและตัวแปรสองตัวเดียวกันนี้มีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ส่วนใหญ่และกึ่งกลางระหว่าง 10 ตัวแปรทั้งหมด คำถาม:แบบจำลองของฉันใช้ได้แม้มีสหสัมพันธ์สูงหรือไม่ การอ้างอิงใด ๆ ยินดีอย่างมาก! ขอบคุณสำหรับคำตอบ! ฉันไม่ได้ใช้ Tabachnick และ Fidell เป็นแนวทางฉันพบการอ้างอิงนี้ในบทความที่เกี่ยวข้องกับ collinearity สูงในหมู่ผู้ทำนาย ดังนั้นโดยทั่วไปฉันมีกรณีน้อยเกินไปสำหรับจำนวนของตัวทำนายในโมเดล (ตัวแปรเด็ดขาด, ตัวแปรควบคุมการเข้ารหัสหลอกตา - อายุ, …

18 correlation  multiple-regression  multicollinearity  partial-correlation 

ฉันต้องการสร้างรหัสสำหรับการลงจุด ACF และ PACF จากข้อมูลอนุกรมเวลา เช่นเดียวกับพล็อตที่สร้างจาก minitab (ด้านล่าง) ฉันพยายามค้นหาสูตรแล้ว แต่ฉันยังไม่เข้าใจ คุณจะบอกสูตรและวิธีการใช้ให้ฉันได้ไหม เส้นสีแดงแนวนอนของพล็อต ACF และ PACF ด้านบนคืออะไร สูตรคืออะไร? ขอขอบคุณ,

18 correlation  data-visualization  autocorrelation  partial-correlation 

ไม่มีใครมีความคิดว่าทำไมความสัมพันธ์แบบมีเงื่อนไขระหว่าง 2 ตัวแปรจึงถูกเรียกว่า "ความสัมพันธ์บางส่วน" และความสัมพันธ์แบบเรียบง่ายระหว่างพวกเขา (เช่นเมื่อไม่ได้มีเงื่อนไขในตัวแปรอื่น ๆ ) เรียกว่า "ความสัมพันธ์" สัญชาตญาณที่อยู่เบื้องหลังคำว่า "บางส่วน" และ "ชายขอบ" คืออะไร? พวกเขาทำอะไรกับ "ส่วน" หรือ "ระยะขอบ" มันเป็นการดีที่จะเรียนรู้คำตอบเพื่อให้เข้าใจแนวคิดเหล่านั้นดีขึ้น

12 correlation  terminology  marginal  partial-correlation