This HTML5 document contains 159 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
dbohttp://dbpedia.org/ontology/
n31http://dbpedia.org/resource/File:
foafhttp://xmlns.com/foaf/0.1/
dbpedia-cahttp://ca.dbpedia.org/resource/
dbpedia-huhttp://hu.dbpedia.org/resource/
dbpedia-eshttp://es.dbpedia.org/resource/
n28https://global.dbpedia.org/id/
dbpedia-hehttp://he.dbpedia.org/resource/
n32https://doi.org/10.1080/
dbthttp://dbpedia.org/resource/Template:
n26https://web.archive.org/web/20170728094342/http:/faculty.vassar.edu/lowry/
dbpedia-ukhttp://uk.dbpedia.org/resource/
rdfshttp://www.w3.org/2000/01/rdf-schema#
freebasehttp://rdf.freebase.com/ns/
dbpedia-plhttp://pl.dbpedia.org/resource/
dbpedia-pthttp://pt.dbpedia.org/resource/
n12http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/
dbpedia-fahttp://fa.dbpedia.org/resource/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
dbpedia-euhttp://eu.dbpedia.org/resource/
dbpedia-arhttp://ar.dbpedia.org/resource/
owlhttp://www.w3.org/2002/07/owl#
dbpedia-frhttp://fr.dbpedia.org/resource/
dbpedia-mkhttp://mk.dbpedia.org/resource/
wikipedia-enhttp://en.wikipedia.org/wiki/
dbphttp://dbpedia.org/property/
provhttp://www.w3.org/ns/prov#
dbchttp://dbpedia.org/resource/Category:
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n20https://web.archive.org/web/20140526130544/http:/www.roguewave.com/portals/0/products/imsl-numerical-libraries/fortran-library/docs/7.0/stat/
wikidatahttp://www.wikidata.org/entity/
dbrhttp://dbpedia.org/resource/
dbpedia-jahttp://ja.dbpedia.org/resource/

Statements

Subject Item
dbr:Partial_autocorrelation_function
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Partial_correlation
Subject Item
dbr:Partial_correlation
rdf:type
owl:Thing
rdfs:label
Correlação parcial Corrélation partielle Correlació parcial Часткова кореляція Korrelazio partzial 偏相関 ارتباط جزئي Correlación parcial Partial correlation Korelacja cząstkowa
rdfs:comment
偏相関（へんそうかん、英: Partial correlation）は、別の交絡因子による影響を取り除いた関心のある2つの変数の間の相関を表す概念である。相関係数を使用すると、別の交絡因子がある場合に誤解を招く結果が得られる。この誤解を招く情報は、偏相関係数を計算し交絡変数を制御することによって回避できる。 偏相関係数は、相関係数と同様に、–1から1の範囲の値を取る。偏相関係数の値が–1のときは、別の交絡因子による影響を取り除いた完全な負の相関（線形関係）を表す。偏相関係数の値が1のときは完全な正の相関（線形関係）を表し、値が0のときは線形関係がないことを表す。 El coeficient de correlació parcial de primer ordre, anotat aquí , permet conèixer el valor de la correlació entre dues variables A i B, si la variable C havia estat constant per a la sèrie d'observacions considerades. En altres paraules, el coeficient de correlació parcial és el coeficient de correlació total entre les variables A i B quan se'ls va retirar la seva millor explicació lineal en terme de C. Korelacja cząstkowa – miara zależności zmiennych losowych przy usuniętym wpływie innych zmiennych losowych z ustalonego zbioru. El coeficiente de correlación parcial de primer orden, anotado aquí , permite conocer el valor de la correlación entre dos variables A y B, si la variable C había permanecido constante para la serie de observaciones consideradas. Dicho de otro modo, el coeficiente de correlación parcial es el coeficiente de correlación total entre las variables A y B cuando se les retiró su mejor explicación lineal en término de C. В теорії ймовірностей і статистиці, часткова кореляція вимірює ступінь зв'язку між двома випадковими величинами, коли певна множина випадкових величин видаляється. Якщо потрібно визначити чи є числова залежність між двома змінними, то використання коефіцієнту кореляції може привести до встановлення помилкового відношення, якщо існує , яка пов'язана з цими змінними. Цієї інформації, яка вводить в оману, можна уникнути, якщо контролювати змішану змінну, що досягається шляхом обчислення коефіцієнта часткової кореляції. Саме це є мотивацією для включення інших змінних до правої сторони в множинній регресії; але в той час як множинна регресія дає об'єктивні результати для , вона не дає числового значення міри зв'язку між двома змінними. Le coefficient de corrélation partielle, noté ici , permet de connaître la valeur de la corrélation entre deux variables A et B, si la variable C était demeurée constante pour la série d’observations considérées. Dit autrement, le coefficient de corrélation partielle est le coefficient de corrélation totale entre les variables A et B quand on leur a retiré leur meilleure explication linéaire en termes de C. Il est donné par la formule : Estatistikan, korrelazio partzialak beste aldagai batzuen eragina ezabaturik, bi aldagai kuantitatiboren arteko korrelazioa adierazten du. Kontzeptu garrantzitsua da; izan ere, bi aldagaien arteko korrelazioa aztertzean, beste aldagai batzuk bi aldagaien korrelazioan izan dezaketen eragina ezabatu edo kontrolpean eduki behar da. Korrelazio partziala kontzeptu garrantzitsua . الارتباط الجزئي (بالإنجليزية: Partial Correlation)‏ في الإحصاء وعلم الاحتمالات، وفي سياق اعتبار أكثر من متغيرين عشوائيين، هو قياس لدرجة الارتباط بين متغيرين اثنين بتحييد تأثيرات المتغيرات الأخرى. عمليا، هذا التحييد يتم، في حالة ثلاثة متغيرات ، و، بتحييد نسبة التباين التي تعزى ل . حساب معامل الارتباط الجزئي هنا يكون حسب الصيغة التالية: بحيث تشير المعاملات إلى قيم الارتباط حسب بيرسون. غالبا ما يشار في المراجع الإحصائية إلى المتغير بتسمية عامل الالتباس (أو عامل الخلط). In probability theory and statistics, partial correlation measures the degree of association between two random variables, with the effect of a set of controlling random variables removed. When determining the numerical relationship between two variables of interest, using their correlation coefficient will give misleading results if there is another confounding variable that is numerically related to both variables of interest. This misleading information can be avoided by controlling for the confounding variable, which is done by computing the partial correlation coefficient. This is precisely the motivation for including other right-side variables in a multiple regression; but while multiple regression gives unbiased results for the effect size, it does not give a numerical value of a m Em teoria das probabilidades e estatística, a correlação parcial mede o grau de associação entre duas variáveis aleatórias, com o efeito de um conjunto de variáveis aleatórias de controle removido. Se estivermos interessados em encontrar se ou com que grau há uma relação numérica entre duas variáveis de interesse, usar seu coeficiente de correlação dará resultados enganadores se houve outra variável, de confusão, numericamente relacionada com ambas as variáveis de interesse. Esta informação enganadora pode ser evitada ao controlar a variável de confusão, o que é feito ao computar o coeficiente de correlação parcial. Isto é precisamente a motivação para incluir outras variáveis à direita em uma regressão múltipla.
rdfs:seeAlso
dbr:Fisher_transformation
foaf:depiction
n12:PartialCorrelationGeometrically.svg
dcterms:subject
dbc:Autocorrelation dbc:Covariance_and_correlation dbc:Articles_with_example_R_code
dbo:wikiPageID
8771567
dbo:wikiPageRevisionID
1101893111
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Sample_size dbr:Coefficient_of_determination dbr:Random_variables dbc:Autocorrelation dbr:Projection_(linear_algebra) dbr:Statistical_hypothesis_testing dbr:Dirichlet_distribution dbr:Multivariate_Gaussian dbr:Spurious_correlation dbr:Multivariate_hypergeometric_distribution dbr:T-test dbr:Correlation_coefficient dbr:Pearson_correlation_coefficient dbr:Effect_size dbr:Multiple_correlation dbr:Autoregression dbr:Joint_distribution dbc:Covariance_and_correlation dbr:Partial_autocorrelation_function dbr:Perpendicular dbr:Computational_complexity_theory dbr:Multivariate_normal dbr:Mean dbr:Cumulative_distribution_function dbc:Articles_with_example_R_code dbr:Coefficient_of_alienation dbr:Probability_theory dbr:Ordinary_least_squares dbr:Economics dbr:Elliptical_distribution dbr:Cosine dbr:Null_hypothesis dbr:Recursive_algorithm dbr:Conditional_correlation dbr:Dot_product dbr:Pearson_product-moment_correlation_coefficient dbr:Covariance_matrix dbr:Statistics dbr:Hyperplane dbr:Dynamic_programming dbr:Standard_deviation dbr:Precision_matrix dbr:Linear_regression dbr:Confounding_variable dbr:Invertible_matrix dbr:Overlapping_subproblems dbr:R_(programming_language) dbr:I.i.d. dbr:Bias_(statistics) dbr:Significance_level dbr:Negative_hypergeometric_distribution dbr:Positive-definite_matrix dbr:Multiple_regression dbr:Errors_and_residuals_in_statistics dbr:Multinomial_distribution dbr:Correlation dbr:Association_(statistics) dbr:Conditional_independence dbr:Schur_complement n31:PartialCorrelationGeometrically.svg dbr:Gaussian_distribution dbr:Time_series_analysis
dbo:wikiPageExternalLink
n20:stat.htm n26:ch3a.html n32:03610918.2015.1122048.
owl:sameAs
dbpedia-ja:偏相関 wikidata:Q2998010 dbpedia-pt:Correlação_parcial dbpedia-es:Correlación_parcial dbpedia-hu:Parciális_korreláció dbpedia-fa:همبستگی_جزئی dbpedia-fr:Corrélation_partielle freebase:m.027j50p dbpedia-ca:Correlació_parcial dbpedia-he:קורלציה_חלקית dbpedia-mk:Делумна_корелација dbpedia-ar:ارتباط_جزئي n28:2muVb dbpedia-eu:Korrelazio_partzial dbpedia-pl:Korelacja_cząstkowa dbpedia-uk:Часткова_кореляція
dbp:wikiPageUsesTemplate
dbt:Rp dbt:Wikiversity dbt:Citation_needed dbt:Copyedit dbt:Short_description dbt:See_also dbt:Statistics dbt:Distinguish dbt:SpringerEOM dbt:Reflist
dbo:thumbnail
n12:PartialCorrelationGeometrically.svg?width=300
dbp:date
May 2022
dbp:first
A.V.
dbp:id
Partial_correlation_coefficient&oldid=14288
dbp:last
Prokhorov
dbp:reason
tone
dbp:title
Partial correlation coefficient
dbo:abstract
In probability theory and statistics, partial correlation measures the degree of association between two random variables, with the effect of a set of controlling random variables removed. When determining the numerical relationship between two variables of interest, using their correlation coefficient will give misleading results if there is another confounding variable that is numerically related to both variables of interest. This misleading information can be avoided by controlling for the confounding variable, which is done by computing the partial correlation coefficient. This is precisely the motivation for including other right-side variables in a multiple regression; but while multiple regression gives unbiased results for the effect size, it does not give a numerical value of a measure of the strength of the relationship between the two variables of interest. For example, given economic data on the consumption, income, and wealth of various individuals, consider the relationship between consumption and income. Failing to control for wealth when computing a correlation coefficient between consumption and income would give a misleading result, since income might be numerically related to wealth which in turn might be numerically related to consumption; a measured correlation between consumption and income might actually be contaminated by these other correlations. The use of a partial correlation avoids this problem. Like the correlation coefficient, the partial correlation coefficient takes on a value in the range from –1 to 1. The value –1 conveys a perfect negative correlation controlling for some variables (that is, an exact linear relationship in which higher values of one variable are associated with lower values of the other); the value 1 conveys a perfect positive linear relationship, and the value 0 conveys that there is no linear relationship. The partial correlation coincides with the conditional correlation if the random variables are jointly distributed as the multivariate normal, other elliptical, multivariate hypergeometric, multivariate negative hypergeometric, multinomial, or Dirichlet distribution, but not in general otherwise. Estatistikan, korrelazio partzialak beste aldagai batzuen eragina ezabaturik, bi aldagai kuantitatiboren arteko korrelazioa adierazten du. Kontzeptu garrantzitsua da; izan ere, bi aldagaien arteko korrelazioa aztertzean, beste aldagai batzuk bi aldagaien korrelazioan izan dezaketen eragina ezabatu edo kontrolpean eduki behar da. Adibidez, 8-14 urteko haur batzuei buruz, adina, adimen maila eta garaiera jasotzen badira, altueraren eta adimen mailaren arteko korrelazio positiboa antzemango da, bi aldagaien arteko korrelazio koefizientea kalkulatzen bada. Hau da, logika edo teoria guztien aurka dagoen baieztapena egitera eramango luke korrelazio koefizienteak: zenbat eta garaiagoa, orduan eta adimentsuagoa izango da haurra. Emaitza harrigarri eta logikarik gabeko arrazoia hau da: haurra hazi ahala (zenbat eta urte gehiago izan), orduan eta garaiagoa eta adimentsuagoa da, baina ez da adimentsuagoa garaiagoa delako, urte gehiago dituelako baizik. Beraz, altueraren eta adimen mailaren arteko benetako korrelazio maila aztertzeko, adinaren eragina ezabatu behar da, korrelazio partzialaren bitartez. Korrelazio partziala kontzeptu garrantzitsua . Em teoria das probabilidades e estatística, a correlação parcial mede o grau de associação entre duas variáveis aleatórias, com o efeito de um conjunto de variáveis aleatórias de controle removido. Se estivermos interessados em encontrar se ou com que grau há uma relação numérica entre duas variáveis de interesse, usar seu coeficiente de correlação dará resultados enganadores se houve outra variável, de confusão, numericamente relacionada com ambas as variáveis de interesse. Esta informação enganadora pode ser evitada ao controlar a variável de confusão, o que é feito ao computar o coeficiente de correlação parcial. Isto é precisamente a motivação para incluir outras variáveis à direita em uma regressão múltipla. Por exemplo, se tivermos dados econômicos sobre o consumo, renda e riqueza de vários indivíduos e quisermos ver se há uma relação entre consumo e renda, não controlar a riqueza ao computar um coeficiente de correlação entre consumo e renda dará um resultado enganador, já que a renda pode ser numericamente relacionada com a riqueza, que, por sua vez, pode ser numericamente relacionada com o consumo. Uma correlação medida entre consumo e renda pode na verdade ser contaminada por estas outras correlações. O uso de uma correlação parcial evita este problema. Como o coeficiente de correlação, o coeficiente de correlação parcial assume um valor em um intervalo entre e . O valor representa uma perfeita correlação negativa controlando algumas variáveis (isto é, uma relação linear exata na qual valores mais elevados de uma variável estão associados com valores mais reduzidos de outra). O valor representa uma perfeita relação linear positiva e o valor afirma que não há relação linear. A correlação parcial coincide com a correlação condicional se as variáveis aleatórias forem conjuntamente distribuídas, como a normal multivariada, a elíptica, a hipergeométrica multivariada, a hipergeométrica multivariada negativa, a multinomial ou a distribuição de Dirichlet, mas, de outra forma, em geral não. В теорії ймовірностей і статистиці, часткова кореляція вимірює ступінь зв'язку між двома випадковими величинами, коли певна множина випадкових величин видаляється. Якщо потрібно визначити чи є числова залежність між двома змінними, то використання коефіцієнту кореляції може привести до встановлення помилкового відношення, якщо існує , яка пов'язана з цими змінними. Цієї інформації, яка вводить в оману, можна уникнути, якщо контролювати змішану змінну, що досягається шляхом обчислення коефіцієнта часткової кореляції. Саме це є мотивацією для включення інших змінних до правої сторони в множинній регресії; але в той час як множинна регресія дає об'єктивні результати для , вона не дає числового значення міри зв'язку між двома змінними. Korelacja cząstkowa – miara zależności zmiennych losowych przy usuniętym wpływie innych zmiennych losowych z ustalonego zbioru. Le coefficient de corrélation partielle, noté ici , permet de connaître la valeur de la corrélation entre deux variables A et B, si la variable C était demeurée constante pour la série d’observations considérées. Dit autrement, le coefficient de corrélation partielle est le coefficient de corrélation totale entre les variables A et B quand on leur a retiré leur meilleure explication linéaire en termes de C. Il est donné par la formule : El coeficient de correlació parcial de primer ordre, anotat aquí , permet conèixer el valor de la correlació entre dues variables A i B, si la variable C havia estat constant per a la sèrie d'observacions considerades. En altres paraules, el coeficient de correlació parcial és el coeficient de correlació total entre les variables A i B quan se'ls va retirar la seva millor explicació lineal en terme de C. El coeficiente de correlación parcial de primer orden, anotado aquí , permite conocer el valor de la correlación entre dos variables A y B, si la variable C había permanecido constante para la serie de observaciones consideradas. Dicho de otro modo, el coeficiente de correlación parcial es el coeficiente de correlación total entre las variables A y B cuando se les retiró su mejor explicación lineal en término de C. 偏相関（へんそうかん、英: Partial correlation）は、別の交絡因子による影響を取り除いた関心のある2つの変数の間の相関を表す概念である。相関係数を使用すると、別の交絡因子がある場合に誤解を招く結果が得られる。この誤解を招く情報は、偏相関係数を計算し交絡変数を制御することによって回避できる。 偏相関係数は、相関係数と同様に、–1から1の範囲の値を取る。偏相関係数の値が–1のときは、別の交絡因子による影響を取り除いた完全な負の相関（線形関係）を表す。偏相関係数の値が1のときは完全な正の相関（線形関係）を表し、値が0のときは線形関係がないことを表す。 الارتباط الجزئي (بالإنجليزية: Partial Correlation)‏ في الإحصاء وعلم الاحتمالات، وفي سياق اعتبار أكثر من متغيرين عشوائيين، هو قياس لدرجة الارتباط بين متغيرين اثنين بتحييد تأثيرات المتغيرات الأخرى. عمليا، هذا التحييد يتم، في حالة ثلاثة متغيرات ، و، بتحييد نسبة التباين التي تعزى ل . حساب معامل الارتباط الجزئي هنا يكون حسب الصيغة التالية: بحيث تشير المعاملات إلى قيم الارتباط حسب بيرسون. غالبا ما يشار في المراجع الإحصائية إلى المتغير بتسمية عامل الالتباس (أو عامل الخلط). حساب (أو تحليل) الارتباط الجزئي ممكن أيضا في الحالة التي يكون فيها متغيرا نوعيا: في هذه الحالة تتم مقارنة معاملات الارتباط داخل المجموعات المعرفة حسب قيم . يمكن قياس الارتباط الجزئي باعتبار أكثر من عامل التباس، في هذه الحالة الصيغة السابقة تسمى معامل ارتباط جزئي من الرتبة الأولى. في حالة وجود متغير للتحييد، نكون في حالة معامل ارتباط جزئي من الدرجة .
prov:wasDerivedFrom
wikipedia-en:Partial_correlation?oldid=1101893111&ns=0
dbo:wikiPageLength
21548
foaf:isPrimaryTopicOf
wikipedia-en:Partial_correlation
Subject Item
dbr:Partial_regression_plot
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Partial_correlation
Subject Item
dbr:Pearson_correlation_coefficient
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Partial_correlation
Subject Item
dbr:Vine_copula
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Partial_correlation
Subject Item
dbr:Dependency_network
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Partial_correlation
Subject Item
dbr:Gene_co-expression_network
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Partial_correlation
Subject Item
dbr:Coefficient_of_determination
rdfs:seeAlso
dbr:Partial_correlation
Subject Item
dbr:Correlation_coefficient
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Partial_correlation
Subject Item
dbr:Fumitada_Itakura
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Partial_correlation
Subject Item
dbr:Time_complexity
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Partial_correlation
Subject Item
dbr:Linear_predictive_coding
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Partial_correlation
Subject Item
dbr:Graphoid
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Partial_correlation
Subject Item
dbr:Precision_(statistics)
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Partial_correlation
Subject Item
dbr:Covariance_matrix
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Partial_correlation
Subject Item
dbr:List_of_statistics_articles
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Partial_correlation
Subject Item
dbr:Fisher_transformation
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Partial_correlation
Subject Item
dbr:Unistat
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Partial_correlation
Subject Item
dbr:Coefficients_of_partial_correlation
dbo:wikiPageWikiLink
dbr:Partial_correlation
dbo:wikiPageRedirects
dbr:Partial_correlation
Subject Item
wikipedia-en:Partial_correlation
foaf:primaryTopic
dbr:Partial_correlation