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Statistik Rangkorrelationen

Universität / Fachhochschule

Tags: Kendall, Rangkorrelation, Spearman

 
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ThorstenPsy

ThorstenPsy aktiv_icon

21:35 Uhr, 27.02.2017

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Hallo,

Ich habe eine Frage zu den Korrelationskoeffizienten.
Unser Prof hat folgende Frage gestellt:

Ist Kendalls Tau =1, dann gilt

A. Kruskall Γ=1
B. Tau b=1
C. Pearson r=1

Laut Musterantwort, soll a und b richtig sein (leuchtet mir ein!) Aber c falsch.

Das widerum verstehe ich nicht.

Wenn nach Kendall ein perfekter Zusammenhang ohne Rangbindung vorliegt, dann doch auch für Spearmans Rho.
Und wir haben gelernt, das Spearmans Rho = pearson r ist. So habe ichs zumindest verstanden.

Vielleicht kanns mir einer von euch erklären.

Für alle, die mir helfen möchten (automatisch von OnlineMathe generiert):
"Ich bräuchte bitte einen kompletten Lösungsweg." (setzt voraus, dass der Fragesteller alle seine Lösungsversuche zur Frage hinzufügt und sich aktiv an der Problemlösung beteiligt.)
Online-Nachhilfe in Mathematik
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anonymous

anonymous

15:40 Uhr, 28.02.2017

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Ich kenn mich zwar nicht mit kruskall oder kendall aus, aber ich kann dir sagen, dass Spearmans Rho nicht das gleiche ist wie pearsons r

-Spearmans ρ ist ein Maß für irgendeinen monotonen zusammenhang
-Pearsons r ist ein Maß für einen linearen zusammenhang.

Eine Parabel(f(x)=x^2) hätte immer ρ=1 aber pearsons r<1 (Außer man nutzt nur 2 Punkte)
ThorstenPsy

ThorstenPsy aktiv_icon

19:01 Uhr, 28.02.2017

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Das bringt mich schon mal weiter !

In unserem skript steht drin, dass spearmans ρ der produkt moment korrelation der rangreihen entspricht.

Weisst du, wie das dann zu verstehen ist ?

Ich denke ich lese den satz falsch, aber für mich klingts nach spearman ρ= pearson r
Antwort
anonymous

anonymous

02:47 Uhr, 02.03.2017

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Was du meinst würde stimmen wenn der satz so geht:
"In unserem skript steht drin, dass spearmans roh der produkt moment korrelation entspricht.

Aber gemeint ist, dass spearmans roh das gleiche ist wie der korrelationskoeffizient von pearson über die Ränge der Daten(nicht über die Daten selbst)

Siehe:
de.wikipedia.org/wiki/Rangkorrelationskoeffizient#Spearmans_Rangkorrelationskoeffizient
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