【Applied Nonparametric Statistics-lec9】青春须早为,岂能长少年。这篇文章主要讲述Applied Nonparametric Statistics-lec9相关的知识,希望能为你提供帮助。
Ref:https://onlinecourses.science.psu.edu/stat464/print/book/export/html/12
前面我们考虑的情况是:response是连续的,variable是离散的。举例:如果打算检查GPA的中位数是否与学生坐在教室的位置有关,
那么GPA的中位数是连续的,是响应变量;学生坐的位置(前中后)是离散的,是解释变量。
现在考虑解释变量也是连续的情况,即检查两个连续变量之间的因果关系。其中,我们最关心的是关系的强弱和方向。
首先,我们考虑线性相关的情况,计算Pearson\'s correlation coefficient
计算Pearson\'s Correlation Coefficient
cor.test(x, y)
结果将给出系数cor,置信区间,p-value
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计算斜率(最小二乘法拟合时)
> h=c(67, 62, 64, 65) > w=c(120, 172, 167, 145) > lm(w~h)
注意:这里使用的是y~x来拟合,应该是可以选用不同的公式的。结果里,斜率是-10.85
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Spearman\'s Rank Correlation
使用两个变量的rank值,置换计算Pearson\'s,就是Spearman\'s
Kendall\'s Tau Rank Correlation
measuring association by counting the number of concordant and disconcordant pairs
concordant pairs
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Bootstrap
The sample we get from sampling from the data with replacement is called the bootstrap sample
sample=sample(data, 10, replace=T)
Steps for Creating a Bootstrap Estimate of Correlation
1. Gather a bootstrap sample of size n (Think carefully how to do this).
2. Calculate the sample correlation, ri , from the bootstrap sample.
3. Repeat steps (1)-(2) B times. Typically want B to be larger than 100. I would say B = 1000 is a good number.
4. To find the (1-α)100\\%CI for ρ, you would order the data and find the α/2 and 1-α/2 percentiles as the lower and upper bounds.
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