e***7
发帖数: 862 | 1 如果我想知道2个变量correlation，都是NUMERIC，一个变量很大，一个很小（from 0
to 1） ，请问怎么求它们的correlation比较valid？ |
g******2
发帖数: 234 | 2 linear correlation is scale invariant, so you don't have to worry about
scale. |
e***7
发帖数: 862 | 3 我想的是也是scale把小的变量乘1000看看，但这样会丢失太多information吧。
另外作scatter plot的话 小的变量太小根本看不出来，这个时候可以做一个log
transform或者直接scale？
【在 g******2 的大作中提到】
: linear correlation is scale invariant, so you don't have to worry about
: scale.
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h***i
发帖数: 3844 | 4 我想的是也是scale把小的变量乘1000看看，但这样会丢失太多information吧。
no need
另外作scatter plot的话 小的变量太小根本看不出来
impossible. 根本看不出来 is not because of 小的变量太小
这个时候可以做一个log transform或者直接scale？
no need.
here is an example you need to use log transformation for visualization.
.html
【在 e***7 的大作中提到】
: 我想的是也是scale把小的变量乘1000看看，但这样会丢失太多information吧。
: 另外作scatter plot的话 小的变量太小根本看不出来，这个时候可以做一个log
: transform或者直接scale？
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e***7
发帖数: 862 | 5 多谢回复。。
小的变量太小根本看不出来-- 我是说因为小的变量比较小，分 bins取average 然后
rank时候，图上小的变量变化太小看不出来
另外图（link？）看不了，能不能给个link？
【在 h***i 的大作中提到】
: 我想的是也是scale把小的变量乘1000看看，但这样会丢失太多information吧。
: no need
: 另外作scatter plot的话 小的变量太小根本看不出来
: impossible. 根本看不出来 is not because of 小的变量太小
: 这个时候可以做一个log transform或者直接scale？
: no need.
: here is an example you need to use log transformation for visualization.
: .html
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h***i
发帖数: 3844 | 6 https://www.google.com/search?q=brain+and+body+weight&source=lnms&tbm=isch&
sa=X&ei=noHzU4vnAeHWiwLzsIHgAg&ved=0CAYQ_AUoAQ&biw=1391&bih=827
【在 e***7 的大作中提到】
: 多谢回复。。
: 小的变量太小根本看不出来-- 我是说因为小的变量比较小，分 bins取average 然后
: rank时候，图上小的变量变化太小看不出来
: 另外图（link？）看不了，能不能给个link？
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c*0
发帖数: 154 | 7 你是说把两个variable在一个图里画出来吗？
用y2xais
【在 e***7 的大作中提到】
: 多谢回复。。
: 小的变量太小根本看不出来-- 我是说因为小的变量比较小，分 bins取average 然后
: rank时候，图上小的变量变化太小看不出来
: 另外图（link？）看不了，能不能给个link？
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