Библиотека постов medstatistic об анализе медицинских данных

Содержание

Теория интеллекта Кэттелла

Кэттелл разработал эту теорию об интеллекте, на которую повлияли такие люди, как Спирмен, Терстоун и Хебб.

Его основным вкладом было создание двух типов интеллекта, а именно:

Текучий интеллект

Который имеет наследственный и биологический компонент, с физиологическим происхождением, способный действовать в любой ситуации, и который отражает способность, которую мы должны приспособиться к различным ситуациям или проблемам, которые возникают без необходимости иметь предыдущий опыт.

Он отражает основные способности человека в рассуждениях и высших психических процессах. Текучий интеллект может быть измерен с помощью тестов, чтобы получить способность человека к приобретению знаний.

Кристаллизованный интеллект

Завершите предыдущее с помощью полученных знаний, которые берут свое начало в опыте человека и охватывают когнитивные способности, в которых выкристаллизовалось предыдущее обучение. Этот интеллект оценивается с помощью школьных тестов и знаний, полученных в результате взаимодействия с социокультурной средой.

Он также связывает в своем нейропсихологическом аспекте различные отношения между полушариями головного мозга и типами способностей..

дальнейшее чтение

• Кордер, Г. В. и Форман, Д. И. (2014). Непараметрическая статистика: пошаговый подход, Wiley.
  ISBN  978-1118840313 .
• Кендалл MG (1970). Методы ранговой корреляции (4-е изд.). Лондон: Гриффин. ISBN 978-0-852-6419-96. OCLC   .
• Холландер М., Вулф Д.А. (1973). . Нью-Йорк: Вили. ISBN 978-0-471-40635-8. OCLC   .

Примечания

Факторный анализ

Факторный анализ — статистический тест, который используется, чтобы найти, что отношения между многократными коррелироваными мерами и Копьеносцем играли ясную роль в ее развитии. Копьеносец ввел термин факторный анализ и использовал его экстенсивно в анализе многократных мер познавательной работы. Это был фактор аналитические данные, которые принуждают Копьеносца постулировать свои оригинальные общие и частные факторные модели способности. Копьеносец применил математические процедуры к психологическим явлениям и формировал результат его анализа в теорию – который значительно влиял на современную психологию. Факторный анализ и его современные отношения подтверждающий факторный анализ и структурное моделирование уравнения лежат в основе большой части современного исследования поведения.

Описание

Определение значения

Один из подходов к проверке того, значительно ли наблюдаемое значение ρ отличается от нуля ( r всегда будет поддерживать −1 ≤ r ≤ 1 ), заключается в вычислении вероятности того, что оно будет больше или равно наблюдаемому r , учитывая нулевую гипотезу , с помощью . Преимущество этого подхода заключается в том, что он автоматически учитывает количество связанных значений данных в выборке и способ их обработки при вычислении ранговой корреляции.

Другой подход аналогичен использованию преобразования Фишера в случае коэффициента корреляции момента произведения Пирсона. То есть, доверительные интервалы и проверки гипотез, относящиеся к значению совокупности ρ, могут быть выполнены с использованием преобразования Фишера:

F(р)знак равно12пер⁡1+р1-рзнак равноarctanh⁡р.{\ displaystyle F (r) = {\ frac {1} {2}} \ ln {\ frac {1 + r} {1-r}} = \ operatorname {arctanh} r.}

Если F ( r ) — это преобразование Фишера для r , коэффициента ранговой корреляции Спирмена выборки, а n — размер выборки, то

zзнак равноп-31.06F(р){\ displaystyle z = {\ sqrt {\ frac {n-3} {1.06}}} F (r)}

является г -score для г , что примерно следующий стандартное нормальное распределение под нулевой гипотезой о статистической независимости ( ρ = 0 ).

Также можно проверить значимость, используя

тзнак равнорп-21-р2,{\ displaystyle t = r {\ sqrt {\ frac {n-2} {1-r ^ {2}}}},}

которая распределяется примерно как Стьюдента т -распределения с п — 2 степенями свободы при нулевой гипотезе . Обоснование этого результата основывается на аргументе перестановки.

Обобщение коэффициента Спирмена полезно в ситуации, когда имеется три или более условий, в каждом из них наблюдается ряд субъектов, и прогнозируется, что наблюдения будут иметь определенный порядок. Например, нескольким субъектам может быть предложено по три испытания для одной и той же задачи, и предполагается, что результативность будет улучшаться от испытания к испытанию. Тест на значимость тенденции между условиями в этой ситуации был разработан Э. Б. Пейджем и обычно называется тестом тенденции Пейджа для упорядоченных альтернатив.

Корреляционный анализ по Спирмену – практическое применение в торговых стратегиях

Корреляционный анализ Спирмена, оценивает рыночную ситуацию с точки зрения ее цикличности, то есть чередования периодов роста и падения. Получается, что трейдеры могут использовать его в торговых стратегиях в качестве определителя трендовых изменений – чем значение коэффициента Спирмена выше, тем больше вероятность того, что произойдет смена тенденции.

Ориентируясь на сигналы индикатора (осциллятора), использующего в своей работе коэффициент Спирмена можно выстроить определенно выгодную торговлю. При этом, значимыми уровнями здесь будут максимальные и минимальные значения, выдаваемые инструментом, которые называются уровнями статистической значимости, как на примере ниже.

Еще одно практическое применение корреляционный анализ по Спирмену нашел в так называемом парном трейдинге. Называется он так по той причине, что ведется одновременная торговля парами коррелируемых инструментов (опционы, валютные пары, фьючерсные контракты, индексы). То есть парный трейдинг является торговой стратегией основанной на феномене корреляции торговых инструментов.

В свою очередь, различают два вида корреляции в анализе рынка по Спирмену:

• прямая
• и обратная.

На примере ниже мы видим графики прямой или положительной корреляции валютных пар GBP/USD и EUR/USD и отрицательной или обратной корреляции пар USD/CHF и EUR/USD.

Необходимо отметить, что все пары валют между собой связаны фундаментальными факторами, поэтому примеров их корреляции можно привести очень много, но для парного трейдинга использовать можно не все. Здесь используются лишь те инструменты, степень корреляции которых достаточно высока.

Для подбора таких пар, можно воспользоваться специальными онлайн сервисами, как на примере ниже.

Синими кружками обозначена обратная корреляция, красными – прямая. Теперь давайте рассмотрим, как же происходит торговля по стратегии парного трейдинга, в которой применяется корреляционный анализ по Спирмену.

Первым делом, следует определиться с входом. Вход в сделку необходимо производить лишь убедившись, что коррелируемые пары разошлись по отношению к друг к другу максимально. Чтобы это сделать отмотайте график назад на 6 месяцев и вычислите насколько пунктов было расхождение. После этого определите среднее значение расхождения, по которому будете рассматривать возможный вход.

К примеру, среднее расхождение получилось 80 пунктов, значит рассматривать следует лишь те сделки расхождение между парами которых было как минимум 80 пунктов.

ТОП БРОКЕРОВ, ПРИЗНАННЫХ НЕЗАВИСИМЫМИ РЕЙТИНГАМИ

*БО. Не требуется верификация! | обзор/отзывы | НАЧАТЬ ТОРГОВЛЮ С 10$
*БО. Выплаты до 218% за сделку! | обзор/отзывы | НАЧАТЬ С 10 $

ЛУЧШИЕ ФОРЕКС БРОКЕРЫ ПО ДАННЫМ «ИНТЕРФАКС»

2007 год. FinaCom.   КОПИРОВАТЬ СДЕЛКИ ТРЕЙДЕРОВ | обзор/отзывы
1998 год. FCA, НАУФОР. | +20% ПО КЕШБЭКУ | обзор/отзывы
2007 год. БОНУС $1500 НА СЧЕТ. |
STARTUP BONUS $1500 | обзор/отзывы
2007 год. The FC.   ФОРЕКС / ЦИФРОВЫЕ КОНТРАКТЫ ОТ 1$ | обзор / отзывы

Далее определяемся с правилами входа, а также выхода из позиций. Открываем сразу две позиции, как только расхождение достигает своего максимума – более дорогая валюта (находится сверху) продаем, а более дешевую (снизу), соответственно покупаем. Сразу оговоримся, что в данной стратегии стоп приказы не применяются. Выход осуществляется, когда графики пар валют пересекутся в точке нуля.

Во избежание накапливания размера убытков, если расхождение коррелируемых инструментов будет продолжаться, можно применить локирование.

При этом, если цена начнет двигаться в нужном Вам направлении необходимо вовремя произвести разлокирование позиций.

Для данной стратегии в основу которой положен корреляционный анализ, наилучшим образом подходят торговые инструменты имеющие высокую степень корреляции (EUR/USD и GBP/USD, EUR/AUD и EUR/NZD, AUD/USD и NZD/USD, контракты CFD и тому подобные).

Касательно таймфрейма, то рекомендовано выбирать временные промежутки от М5 до Н1, но запомните, что чем выше интервал времени, тем реже появляется сигнал, хотя Take Profit при этом будет больше.

Применение корреляции Спирмена на рынке Форекс

О компании

Определение и расчет

Коэффициент корреляции Спирмена определяется как коэффициент корреляции Пирсона между ранговыми переменными .

Для образца размера п , то п сырых баллов преобразуются в ряды , и вычисляются как
Икся,Yя{\ displaystyle X_ {i}, Y_ {i}}rgИкся,rgYя{\ displaystyle \ operatorname {rg} _ {X_ {i}}, \ operatorname {rg} _ {Y_ {i}}}рs{\ displaystyle r_ {s}}

рsзнак равноρrgИкс,rgYзнак равноcov⁡(rgИкс,rgY)σrgИксσrgY,{\ displaystyle r_ {s} = \ rho _ {\ operatorname {rg} _ {X}, \ operatorname {rg} _ {Y}} = {\ frac {\ operatorname {cov} (\ operatorname {rg} _ { X}, \ operatorname {rg} _ {Y})} {\ sigma _ {\ operatorname {rg} _ {X}} \ sigma _ {\ operatorname {rg} _ {Y}}}},}

где

ρ{\ displaystyle \ rho}обозначает обычный коэффициент корреляции Пирсона , но применяется к ранговым переменным,

cov⁡(rgИкс,rgY){\ displaystyle \ operatorname {cov} (\ operatorname {rg} _ {X}, \ operatorname {rg} _ {Y})}- ковариация переменных ранга,

σrgИкс{\ displaystyle \ sigma _ {\ operatorname {rg} _ {X}}}и — стандартные отклонения переменных ранга.σrgY{\ displaystyle \ sigma _ {\ operatorname {rg} _ {Y}}}

Только если все n рангов являются различными целыми числами , его можно вычислить по популярной формуле

рsзнак равно1-6∑dя2п(п2-1),{\ displaystyle r_ {s} = 1 — {\ frac {6 \ sum d_ {i} ^ {2}} {n (n ^ {2} -1)}},}

где

dязнак равноrg⁡(Икся)-rg⁡(Yя){\ displaystyle d_ {i} = \ operatorname {rg} (X_ {i}) — \ operatorname {rg} (Y_ {i})} разница между двумя рангами каждого наблюдения,

n — количество наблюдений.

Идентичным значениям обычно присваиваются равные среднему значению их позиций в порядке возрастания значений, что эквивалентно усреднению по всем возможным перестановкам.

Если в наборе данных присутствуют связи, приведенная выше упрощенная формула дает неверные результаты: только если в обеих переменных все ранги различны, тогда (рассчитывается согласно смещенной дисперсии). Первое уравнение — нормализация на стандартное отклонение — может использоваться, даже когда ранги нормализованы до («относительные ранги»), потому что оно нечувствительно как к сдвигу, так и к линейному масштабированию.
σrgИксσrgYзнак равноВар⁡rgИксзнак равноВар⁡rgYзнак равно(п2-1)12{\ displaystyle \ sigma _ {\ operatorname {rg} _ {X}} \ sigma _ {\ operatorname {rg} _ {Y}} = \ operatorname {Var} {\ operatorname {rg} _ {X}} = \ OperatorName {Var} {\ operatorname {rg} _ {Y}} = (n ^ {2} -1) / 12}

Упрощенный метод также не следует использовать в случаях, когда набор данных усечен; то есть, когда желателен коэффициент корреляции Спирмена для верхних X записей (по рангу до изменения или рангу после изменения, или по обоим), пользователь должен использовать приведенную выше формулу коэффициента корреляции Пирсона.

Стандартная ошибка коэффициента ( σ ) была определена Пирсоном в 1907 году и Госсетом в 1920 году.

σрsзнак равно0,6325п-1.{\ displaystyle \ sigma _ {r_ {s}} = {\ frac {0,6325} {\ sqrt {n-1}}}.}

«Как бороться с дискриминацией»

Связанные количества

Есть несколько других числовых показателей, которые количественно определяют степень статистической зависимости между парами наблюдений. Наиболее распространенным из них является коэффициент корреляции продукта-момента Пирсона , который представляет собой метод корреляции, аналогичный рангу Спирмена, который измеряет «линейные» отношения между исходными числами, а не между их рангами.

Альтернативное название ранговой корреляции Спирмена — « ранговая корреляция»; при этом «ранг» наблюдения заменяется «оценкой». При непрерывном распределении оценка наблюдения по соглашению всегда на половину меньше ранга, и, следовательно, корреляции оценок и рангов в этом случае одинаковы. В более общем смысле, «уровень» наблюдения пропорционален оценке доли населения меньше заданного значения с поправкой на половину наблюдения при наблюдаемых значениях. Таким образом, это соответствует одной из возможных трактовок равных рангов. Хотя это и необычно, термин «корреляция оценок» все еще используется.

Описание

Создатель теории: Чарльз Спирмен — английский статистик и психолог, специалист в области экспериментальной психологии, методов оценки и измерения, теории, истории и философии психологии, психологии личности и социальной психологии.

Спирмен полагал, что всякая интеллектуальная деятельность содержит общее начало, которое получило название «общего фактора интеллекта». Общий (генеральный) фактор «G», образует основание любых успешных умственных действий (также этот фактор называют «общий интеллект». Кроме фактора «G», был выделен специфический фактор «S», свойственный только одному какому-либо виду деятельности и действующий только в одной ситуации, он нужен для решения задач в отдельных областях.

Фактор «G» — это и есть собственно интеллект, сущность которого сводится к индивидуальным различиям в «умственной энергии». Умственная энергия характеризуется, по Спирмену, тремя показателями:

1. количество, уровень умственной энергии.
2. степень энергии, то есть быстрота перехода от одной деятельности к другой.
3. степень колебаний энергии, так называемая легкость ее восстановления после определенной деятельности.

Исследования показали, что максимальную нагрузку по фактору «G» обычно имеют следующие тесты: прогрессивные матрицы Равена, ориентированные на диагностику способности к выявлению закономерностей в организации серии последовательно усложняющихся геометрических фигур и тесты интеллекта Кеттела, разделившего спирменовсктй g-фактор на два компонента (g-«кристаллизованный интеллект» и g-«текучий интеллект»). По мнению Кеттела, кристаллизованный интеллект — это результат образования и различных культурных влияний, его основная функция заключается в накоплении и организации знаний и навыков. Текучий интеллект характеризует биологические возможности нервной системы.

В течение трех десятилетий двухфакторная теория подвергалась острой критике. Одни отрицали само существование общего фактора «g» как врожденного, других не убеждали его математические доказательства. В ответ на это Спирмен и его сотрудники совершенствовали теоретическую и статистическую базу. Двухфакторная модель интеллекта была дополнена факторами, отвечающими за механические, арифметические и лингвистические (вербальные) способности, которые оказались расположенными между S- и G-факторами, что превратило модель Спирмена в иерархическую. Однако уже в 1930-х гг. представление о простой двухфакторной структуре интеллекта стало уступать появляющимся многофакторным теориям (Л. Терстоуна, Дж. Гилфорда и др.).

Бине и первые подходы

Альфред Бине был одним из первопроходцев в исследовании интеллекта. В его подходе сходятся разные формы обучения: лабораторные, клинические, психометрические и эволюционные. Он подготовил свою первую версию шкалы измерения интеллекта вместе с Саймоном в 1905 году.

Тест состоял из тридцати элементов, которые были отмечены как успех или ошибка. Для правильного разрешения тестов требовались как физические, так и интеллектуальные способности..

Эти тесты варьировались от сенсомоторных тестов (зрение, координация движений и т. Д.) До когнитивных тестов (память, распознавание информации, дивергентное мышление и т. Д.).

Шкала рассчитана на детей от трех до двенадцати лет и сопровождалась инструкциями по ее реализации. Его элементы были расположены в порядке возрастания сложности.

Позже, Терман пересмотрит шкалу измерений, чтобы проверить некоторые недостатки, особенно в стандартизации оценок. Также будет введен термин CI, IQ, действительный индекс для измерения интеллекта у детей и взрослых..

Двухфакторная теория интеллекта Спирмена

В 1904 году Чарльз Спирмен разработал статистическую процедуру, названную факторным анализом . В факторном анализе связанные переменные проверяются на корреляцию друг с другом, затем корреляция связанных элементов оценивается, чтобы найти кластеры или группы переменных. Спирмен проверил, насколько хорошо люди справляются с различными задачами, связанными с интеллектом . К таким задачам относятся: различение высоты звука , восприятие веса и цвета, направления и математика. Анализируя собранные данные, Спирмен отметил, что те, кто преуспел в одной области, получили более высокие баллы в других областях. На основе этих данных Спирмен пришел к выводу, что должен быть один центральный фактор, влияющий на наши когнитивные способности. Спирмен назвал этот общий интеллект g .

Эмоциональный интеллект

«Эмоциональный интеллект — это способность воспринимать эмоции, получать доступ к ним и генерировать эмоции, чтобы помочь им мыслить, понимать эмоции и эмоциональные знания и рефлексивно регулировать эмоции, чтобы способствовать эмоциональному и интеллектуальному росту» Майер и Саловей, 1997.

Даниэль Големан — психолог, известный своей книгой Эмоциональный интеллект. Он является соучредителем Коллаборации по академическому, социальному и эмоциональному обучению (Общество академического, социального и эмоционального обучения), чья миссия состоит в том, чтобы помочь школам ввести эмоциональные образовательные курсы.

Он описывает пять компонентов эмоционального интеллекта.

• Знание самого себя или эмоциональное самопознание. Осознание себя, своих эмоций, своего состояния ума и того, как оно влияет на наше поведение.
• Способность к саморегуляции или эмоциональному самоконтролю. Позволяя нам не увлекаться чувствами момента, контролируя наши импульсы.
• Внутренняя мотивация: направьте эмоции к цели, сосредоточьтесь на целях, которые нужно достичь, а не на препятствиях, с которыми мы сталкиваемся.
• Сочувствие Как способность понимать и понимать эмоции других, интерпретировать не только вербальное общение, но и невербальное.
• Социальные навыки или межличностные отношения, насколько они важны как в нашей жизни, так и в нашей работе.

Определение значения

Один из подходов к проверке того, значительно ли наблюдаемое значение ρ отличается от нуля ( r всегда будет поддерживать −1 ≤ r ≤ 1 ), заключается в вычислении вероятности того, что оно будет больше или равно наблюдаемому r , учитывая нулевую гипотезу , с помощью . Преимущество этого подхода заключается в том, что он автоматически учитывает количество связанных значений данных в выборке и способ их обработки при вычислении ранговой корреляции.

Другой подход аналогичен использованию преобразования Фишера в случае коэффициента корреляции момента произведения Пирсона. То есть, доверительные интервалы и проверки гипотез, относящиеся к значению совокупности ρ, могут быть выполнены с использованием преобразования Фишера:

F(р)знак равно12пер⁡1+р1-рзнак равноarctanh⁡р.{\ displaystyle F (r) = {\ frac {1} {2}} \ ln {\ frac {1 + r} {1-r}} = \ operatorname {arctanh} r.}

Если F ( r ) — это преобразование Фишера для r , коэффициента ранговой корреляции Спирмена выборки, а n — размер выборки, то

zзнак равноп-31.06F(р){\ displaystyle z = {\ sqrt {\ frac {n-3} {1.06}}} F (r)}

является г -score для г , что примерно следующий стандартное нормальное распределение под нулевой гипотезой о статистической независимости ( ρ = 0 ).

Также можно проверить значимость, используя

тзнак равнорп-21-р2,{\ displaystyle t = r {\ sqrt {\ frac {n-2} {1-r ^ {2}}}},}

которая распределяется примерно как Стьюдента т -распределения с п — 2 степенями свободы при нулевой гипотезе . Обоснование этого результата основывается на аргументе перестановки.

Обобщение коэффициента Спирмена полезно в ситуации, когда имеется три или более условий, в каждом из них наблюдается ряд субъектов, и прогнозируется, что наблюдения будут иметь определенный порядок. Например, нескольким субъектам может быть предложено по три испытания для одной и той же задачи, и предполагается, что результативность будет улучшаться от испытания к испытанию. Тест на значимость тенденции между условиями в этой ситуации был разработан Э. Б. Пейджем и обычно называется тестом тенденции Пейджа для упорядоченных альтернатив.

Определение и расчет

Коэффициент корреляции Спирмена определяется как коэффициент корреляции Пирсона между ранговыми переменными .

Для образца размера п , то п сырых баллов преобразуются в ряды , и вычисляются как
Икся,Yя{\ displaystyle X_ {i}, Y_ {i}}rgИкся,rgYя{\ displaystyle \ operatorname {rg} _ {X_ {i}}, \ operatorname {rg} _ {Y_ {i}}}рs{\ displaystyle r_ {s}}

рsзнак равноρrgИкс,rgYзнак равноcov⁡(rgИкс,rgY)σrgИксσrgY,{\ displaystyle r_ {s} = \ rho _ {\ operatorname {rg} _ {X}, \ operatorname {rg} _ {Y}} = {\ frac {\ operatorname {cov} (\ operatorname {rg} _ { X}, \ operatorname {rg} _ {Y})} {\ sigma _ {\ operatorname {rg} _ {X}} \ sigma _ {\ operatorname {rg} _ {Y}}}},}

где

ρ{\ displaystyle \ rho}обозначает обычный коэффициент корреляции Пирсона , но применяется к ранговым переменным,

cov⁡(rgИкс,rgY){\ displaystyle \ operatorname {cov} (\ operatorname {rg} _ {X}, \ operatorname {rg} _ {Y})}- ковариация переменных ранга,

σrgИкс{\ displaystyle \ sigma _ {\ operatorname {rg} _ {X}}}и — стандартные отклонения переменных ранга.σrgY{\ displaystyle \ sigma _ {\ operatorname {rg} _ {Y}}}

Только если все n рангов являются различными целыми числами , его можно вычислить по популярной формуле

рsзнак равно1-6∑dя2п(п2-1),{\ displaystyle r_ {s} = 1 — {\ frac {6 \ sum d_ {i} ^ {2}} {n (n ^ {2} -1)}},}

где

dязнак равноrg⁡(Икся)-rg⁡(Yя){\ displaystyle d_ {i} = \ operatorname {rg} (X_ {i}) — \ operatorname {rg} (Y_ {i})} разница между двумя рангами каждого наблюдения,

n — количество наблюдений.

Идентичным значениям обычно присваиваются равные среднему значению их позиций в порядке возрастания значений, что эквивалентно усреднению по всем возможным перестановкам.

Если в наборе данных присутствуют связи, приведенная выше упрощенная формула дает неверные результаты: только если в обеих переменных все ранги различны, тогда (рассчитывается согласно смещенной дисперсии). Первое уравнение — нормализация на стандартное отклонение — может использоваться, даже когда ранги нормализованы до («относительные ранги»), потому что оно нечувствительно как к сдвигу, так и к линейному масштабированию.
σrgИксσrgYзнак равноВар⁡rgИксзнак равноВар⁡rgYзнак равно(п2-1)12{\ displaystyle \ sigma _ {\ operatorname {rg} _ {X}} \ sigma _ {\ operatorname {rg} _ {Y}} = \ operatorname {Var} {\ operatorname {rg} _ {X}} = \ OperatorName {Var} {\ operatorname {rg} _ {Y}} = (n ^ {2} -1) / 12}

Упрощенный метод также не следует использовать в случаях, когда набор данных усечен; то есть, когда желателен коэффициент корреляции Спирмена для верхних X записей (по рангу до изменения или рангу после изменения, или по обоим), пользователь должен использовать приведенную выше формулу коэффициента корреляции Пирсона.

Стандартная ошибка коэффициента ( σ ) была определена Пирсоном в 1907 году и Госсетом в 1920 году.

σрsзнак равно0,6325п-1.{\ displaystyle \ sigma _ {r_ {s}} = {\ frac {0,6325} {\ sqrt {n-1}}}.}

Ссылки