Вопрос по корреляционной адаптометрии Опции

[scrappy]

Уважаемые форумчане и эксперты, возник вопрос по корреляционной адаптометрии: а именно как сделать преобразование Фишера для коэффициентов корреляций?
Можно ли это сделать в spss statistics или где-нибудь еще? Или же вообще можно без него обойтись?

[p2004r]

Уважаемые форумчане и эксперты, возник вопрос по корреляционной адаптометрии: а именно как сделать преобразование Фишера для коэффициентов корреляций? Можно ли это сделать в spss statistics или где-нибудь еще? Или же вообще можно без него обойтись?

Бутстрепом посчитайте 95% доверительный интервал суммы коэффициентов корреляции для своей выборки.

[serg26]

Бутстрепом посчитайте 95% доверительный интервал суммы коэффициентов корреляции для своей выборки.

Здравствуйте! Подскажите, пожалуйста, в какой программе это можно сделать? Может дадате ссылку на аналогичный пример? Облазил новый PAST, там практически для всего реализован бутстреп, но для своей задачи не нашел. На предзащите член совета сказал, что необходимо оценить 95%ДИ для суммы коэффициентов корреляции, но как и в чем это можно реализовать он не знает. Ученый совет его предложение поддержал и что теперь мне делать - не знаю. Буду Вам очень благодарен!

[nokh]

Здравствуйте! Подскажите, пожалуйста, в какой программе это можно сделать? Может дадате ссылку на аналогичный пример? Облазил новый PAST, там практически для всего реализован бутстреп, но для своей задачи не нашел. На предзащите член совета сказал, что необходимо оценить 95%ДИ для суммы коэффициентов корреляции, но как и в чем это можно реализовать он не знает. Ученый совет его предложение поддержал и что теперь мне делать - не знаю. Буду Вам очень благодарен!

Что вы подразумеваете под суммой коэффициентов корреляции?

[serg26]

Что вы подразумеваете под суммой коэффициентов корреляции?

Спасибо за отклик! Подразумеваю сумму модулей коэффициентов корреляции (вес корреляционного графа) в корреляционной матрице. Допустим, есть корреляционная матрица признаков, оцениваем вес корреляционного графа как сумму модулей коэффициентов. А как можно рассчитать 95% ДИ для полученного веса графа?

[nokh]

Спасибо за отклик! Подразумеваю сумму модулей коэффициентов корреляции (вес корреляционного графа) в корреляционной матрице. Допустим, есть корреляционная матрица признаков, оцениваем вес корреляционного графа как сумму модулей коэффициентов. А как можно рассчитать 95% ДИ для полученного веса графа?

Не сталкивался с такой задачей, поэтому не понимаю, как правильнее организовать бутстреп. В общем виде представляется так:
(1) Если относиться к признаку в наборе, как случайной величине, то можно перебирать модули к.к. Это можно сделать и в PAST, но только не новом, а старом. Он рассчитывает ДИ в т.ч. для суммы. Т.е. если в качестве набора дать модули к.к. получим 95%-ный ДИ.
(2) Если относиться к признаку как к фиксированному показателю, то перебирать нужно исходные наблюдения в выборке. Т.е. для каждой бутстреп-реплики считать к.к. и находить сумму их модулей. А уже затем для полученного таким образом распределения набора сумм рассчитать ДИ. Такое можно организовать в R.

PS Почитал, что такое корреляционная адаптометрия. Как правило смотрят динамику или сравнивают по фиксированному числу конкретных физиол. показателей. Т.е. ваш случай - (2).

Вычисление веса корреляционного графа с 95%-ными ДИ в R (на примере ирисов Фишера, способ с библиотекой boot)

># смотрим данные
> str(iris)
'data.frame': 150 obs. of 5 variables:
$ Sepal.Length: num 5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
$ Sepal.Width : num 3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
$ Petal.Length: num 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
$ Petal.Width : num 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
$ Species : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
> iris$Species
[1] setosa setosa setosa ...
...
[148] virginica virginica virginica
Levels: setosa versicolor virginica
> nvar<-4 # задаём число признаков
> d1<-iris[iris$Species=="setosa", 1:4] # делаем выборку данных, относящихся только к виду setosa
> cor(d1) # смотрим корреляционную матрицу
_________ Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
Sepal.Length 1.0000000 0.7425467 0.2671758 0.2780984
Sepal.Width 0.7425467 1.0000000 0.1777000 0.2327520
Petal.Length 0.2671758 0.1777000 1.0000000 0.3316300
Petal.Width 0.2780984 0.2327520 0.3316300 1.0000000
># задаём функцию для вычисления веса корреляционного графа: суммы (sum) модулей (abs) корреляций (cor) за вычетом корреляций признаков самих на себя и без повторов (/2)
> vg<-function(data, indices) {
i=data[indices,] # для обеспечения возможности перебора строк
(sum(abs(cor(i)))-nvar)/2
}
># подключаем предварительно установленную библиотеку boot
>library(boot)
>d1boot<-boot(d1, vg, R=999) #выбираем из данных d1 случайную выборку с возвратом, считаем для неё функцию веса корреляционного графа, делаем так 999 раз
>vg(d1) #считаем вес корреляционного графа
[1] 2.029903
# печатаем результаты оценки ДИ (boot.ci) методом процентилей (perc)
>print(boot.ci(d1boot, type="perc"))
BOOTSTRAP CONFIDENCE INTERVAL CALCULATIONS
Based on 999 bootstrap replicates
CALL :
boot.ci(boot.out = d1boot, type = "perc")
Intervals :
Level Percentile
95% ( 1.292, 2.918 )
Calculations and Intervals on Original Scale

Таким образом для четырёх признаков Ириса щетинистого (Iris setosa) G=2,03 (95% ДИ: 1,29 - 2,92)

Сообщение отредактировал nokh - 25.03.2014 - 23:08

[serg26]

Уважаемый nokh!
Огромное Вам спасибо за мудрый совет. До последнего надеялся, что все мои хотелки можно реализовать в PAST. Увы. Видимо, придется осваивать R.
Ох и страшный он, этот R. Впрочем, глаза боятся, руки делают. Подскажите, а где можно взять файл данных с ирисами (чтобы потренироваться "на кошках")?
С благодарностью за помощь, serg26

[100$]

Подскажите, а где можно взять файл данных с ирисами?

А вот он.
На нем все тренируются, начиная с Фишера

Сообщение отредактировал 100$ - 23.03.2014 - 17:11

Прикрепленные файлы

 demoDA.rar ( 13,83 килобайт ) Кол-во скачиваний: 426