Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Pedagogiczna Biblioteka Wojewódzka im. Komisji Edukacji Narodowej w Lublinie Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaPedagogiczna Biblioteka Wojewódzka im. Komisji Edukacji Narodowej w Lublinie
Zmień bibliotekę

Wyszukujesz frazę "correlation" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
Wyświetlanie 1-10 z 22
Tytuł:
A note on the equivalence between the conditional uncorrelation and the independence of random variables
Autorzy:
Jelito, Damian
Jaworski, Piotr
Pitera, Marcin
Opis:
It is well known that while the independence of random variables implies zero correlation, the opposite is not true. Namely, uncorrelated random variables are not necessarily independent. In this note we show that the implication could be reversed if we consider the localised version of the correlation coefficient. More specifically, we show that if random variables are conditionally (locally) uncorrelated for any quantile conditioning sets, then they are independent. For simplicity, we focus on the absolutely continuous case. Also, we illustrate potential usefulness of the stated result using multiple examples.
Dostawca treści:
Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego
Artykuł
Tytuł:
On the Correlation between Random Variables and their Principal Components
Autorzy:
Gniazdowski, Zenon
Wydawca:
Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki
Cytata wydawnicza:
Gniazdowski, Z. (2023). On the Correlation between Random Variables and their Principal Components. Zeszyty Naukowe Warszawskiej Wyższej Szkoły Informatyki, 17(28), 41-55.
Opis:
The article attempts to find an algebraic formula describing the correlation coefficients between random variables and the principal components representing them. As a result of the analysis, starting from selected statistics relating to individual random variables, the equivalents of these statistics relating to a set of random variables were presented in the language of linear algebra, using the concepts of vector and matrix. This made it possible, in subsequent steps, to derive the expected formula. The formula found is identical to the formula used in Factor Analysis to calculate factor loadings. The discussion showed that it is possible to apply this formula to optimize the number of principal components in Principal Component Analysis, as well as to optimize the number of factors in Factor Analysis.
Dostawca treści:
Repozytorium Centrum Otwartej Nauki
Artykuł
Tytuł:
Statistic analysis of multidimensional random variable considering correlation and prediction
Analiza statystyczna zmiennej losowej wielowymiarowej w aspekcie korelacji i predykcji
Autorzy:
Preweda, Edward
Czaja, Józef
Wydawca:
Wydawnictwa AGH
Cytata wydawnicza:
Czaja J., Preweda E.: Analiza statystyczna zmiennej losowej wielowymiarowej w aspekcie korelacji i predykcji. Geodezja, T.6, z.2, AGH, Kraków, 2000
Opis:
Przedstawiona analiza różnych współczynników korelacji ma na celu wskazanie, w jakich obszarach badań można stosować odpowiedni rodzaj współczynnika korelacji oraz jaka jest ich interpretacja analityczna i geometryczna. Z analizy tej można wnioskować, że dla zmiennych losowych kwantyfikowanych zawsze powinien być stosowany współczynnik korelacji Pearsona, gdyż jego wartość jest związana z parametrami rozkładu zmiennej losowej oraz posiada ścisłą interpretację geometryczną. Wartość tego współczynnika ustala poziom istotności dla wielkości prognozowanych z modelu liniowej regresji. Współczynniki korelacji Pearsona definiują również elementy macierzy korelacyjnej dla zmiennej losowej wielowymiarowej, która jest podstawą do wszelkich analiz statystycznych tych zmiennych. Na podstawie elementów macierzy korelacyjnej można obliczyć współczynnik korelacji wielorakiej, współczynniki korelacji cząstkowej oraz współczynniki regresji. Macierz korelacyjna może być również wykorzystana do analizy dokładności nowych statystyk (parametrów) opartych na rozpatrywanych zmiennych losowych, a to prowadzi do określenia macierzy kowariancji dla tych parametrów.
Edward Preweda
The purpose of the analysis of different correlation coefficients is to indicate the application range of a given correlation coefficient as well as its analytic and geometric interpretation. From the analysis it may be concluded that it is always necessary to use Pearson correlation coefficient for quantitative random variables, because this coefficient value is connected with random variable distribution parameters and has a strict geometric interpretation. The value of the coefficient is determined by significance level for quantities predicted from linear regression model. Pearson correlation coefficients also define correlation matrix elements for a multidimensional random variable being the basis of all statistic analyses of these variables. Using the correlation matrix elements, it is possible to calculate the multiple correlation coefficients, partial correlation coefficients and regression coefficients. Correlation matrix may be applied to examine the accuracy of new statistics based on considered random variables and, consequently, to determine covariance matrix for these parameters.
Dostawca treści:
Repozytorium Centrum Otwartej Nauki
Artykuł
Tytuł:
Analiza ilościowa różnych współczynników korelacji na przykładzie sześciowymiarowej zmiennej losowej
Quantitative analysis of different (various) correlation coefficients using the example of sixdimensional random variable
Autorzy:
Preweda, Edward
Czaja, Józef
Wydawca:
Wydawnictwa AGH
Cytata wydawnicza:
Czaja J., Preweda E.: Analiza ilościowa różnych współczynników korelacji na przykładzie sześciowymiarowej zmiennej losowej. Geodezja, T.6, z.2, AGH, Kraków, 2000
Opis:
Na podstawie ilościowej analizy formuł określających współczynnik korelacji rang Spearmana i współczynnik korelacji rang Kendalla wykazano, że współczynniki korelacji rang powinny być stosowane do opisywania współzależności takich cech, dla których są ograniczone możliwości ich skalowania (wartościowania). W procesie opisywania zmiennych za pomocą rang zaniedbywany jest wpływ rozpiętości skal i wpływ różnic występujących pomiędzy wartościami sąsiednich zmiennych. W przypadku gdy w rozpatrywanej próbie wartości cech powtarzają się, wtedy ich uszeregowanie (rangowanie) może być wykonane na wiele sposobów, a to dowodzi, że współczynniki korelacji rang mogą przyjmować różne wartości. Z analizy tej wypływa generalny wniosek, że dla zmiennych losowych kwantyfikowanych zawsze powinien być stosowany współczynnik korelacji zupełnej (Pearsona), który posiada ścisłą interpretację analityczną i geometryczną. Współczynniki korelacji Pearsona definiują elementy macierzy korelacyjnej dla zmiennej losowej wielowymiarowej, która jest podstawą do wszelkich analiz statystycznych tych zmiennych.
Edward Preweda
On the basis of quantitative analysis of formulas determining Spearman rank and Kendall rank correlation coefficient, it has been shown that the rank correlation coefficients should be applied to define the interdependence of the features where the scaling is bounded (where the possibility of scaling is limited). In variable rank determination process, the effect of rock span and this of the differences between the values of adjacent variables, are neglected. In the case where, in considered test, feature values repeat (repeatability of feature values occurs), there are many ways to arrange them and this is proof that rank correlation coefficients may take different values. The analysis leads to the general conclusion that for quantitative random variables it is necessary to use total correlation coefficient (Pearson) having a strict analytic and geometric interpretation. Pearson correlation coefficients define correlation matrix elements for multidimensional random variable, which constitutes the basis of every statistic analysis of these variables.
Dostawca treści:
Repozytorium Centrum Otwartej Nauki
Artykuł
Tytuł:
Quantifying coincidence in non-uniform time series with mutual graph approximation : speech and ECG examples
Autorzy:
Ślusarczyk, Grażyna
Augustyniak, Piotr
Opis:
Compressive sensing and arbitrary sampling are techniques of data volume reduction challenging the Shannon sampling theorem and expected to provide efficient storage while preserving original information. Irregularity of sampling is either a result of intentional optimization of a sampling grid or stems from sporadic occurrence or intermittent observability of a phenomenon. Quantitative comparison of irregular patterns similarity is usually preceded by a projection to a regular sampling space. In this paper, we study methods for direct comparison of time series in their original non-uniform grids. We also propose a linear graph to be a representation of the non-uniform signal and apply the Mutual Graph Approximation (MGA) method as a metric to infer the degree of similarity of the considered patterns. The MGA was implemented together with four state-of-the-art methods and tested with example speech signals and electrocardiograms projected to bandwidth-related and random sampling grids. Our results show that the performance of the proposed MGA method is comparable to most accurate (correlation of 0.964 vs. Frechet: 0.962 and Kleinberg: 0.934 for speech signals) and to less computationally expensive state-of-the-art distance metrics (both MGA and Hausdorf: O(L$_{1}$ + L$_{2}$)). Moreover, direct comparison of non-uniform signals can be equivalent to cross-correlation of resampled signals (correlation of 0.964 vs. resampled: 0.960 for speech signals, and 0.956 vs. 0.966 for electrocardiograms) in applications as signal classification in both accuracy and computational complexity. Finally, the bandwidth-based resampling model plays a substantial role; usage of random grid is the primary cause of inaccuracy (correlation of 0.960 vs. for random sampling grid: 0.900 for speech signals, and 0.966 vs. 0.878, respectively, for electrocardiograms). These figures indicate that the proposed MGA method can be used as a simple yet effective tool for scoring similarity of signals directly in non-uniform sampling grids.
Dostawca treści:
Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego
Artykuł
Tytuł:
Generalized in vitro-in vivo relationship (IVIVR) model based on artificial neural networks
Autorzy:
Mendyk, Aleksander
Jachowicz, Renata
Tuszyński, Paweł K.
Polak, Sebastian
Opis:
Background: The aim of this study was to develop a generalized in vitro-in vivo relationship (IVIVR) model based on in vitro dissolution profiles together with quantitative and qualitative composition of dosage formulations as covariates. Such a model would be of substantial aid in the early stages of development of a pharmaceutical formulation, when no in vivo results are yet available and it is impossible to create a classical in vitro-in vivo correlation (IVIVC)/IVIVR. Methods: Chemoinformatics software was used to compute the molecular descriptors of drug substances (ie, active pharmaceutical ingredients) and excipients. The data were collected from the literature. Artificial neural networks were used as the modeling tool. The training process was carried out using the 10-fold cross-validation technique. Results: The database contained 93 formulations with 307 inputs initially, and was later limited to 28 in a course of sensitivity analysis. The four best models were introduced into the artificial neural network ensemble. Complete in vivo profiles were predicted accurately for 37.6% of the formulations. Conclusion: It has been shown that artificial neural networks can be an effective predictive tool for constructing IVIVR in an integrated generalized model for various formulations. Because IVIVC/IVIVR is classically conducted for 2–4 formulations and with a single active pharmaceutical ingredient, the approach described here is unique in that it incorporates various active pharmaceutical ingredients and dosage forms into a single model. Thus, preliminary IVIVC/IVIVR can be available without in vivo data, which is impossible using current IVIVC/IVIVR procedures.
Dostawca treści:
Repozytorium Uniwersytetu Jagiellońskiego
Artykuł
Wyświetlanie 1-10 z 22

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies