【摘 要】
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一直以来,随机变量之间的关系是统计学中的重要问题,其中应用比较广泛的一个解释方差的度量是Pearson相关系数,但是Pearson相关系数有一些局限性,例如它仅能度量线性关系.为了构造具有广泛适用性的相关度量,Zheng et al.（2012）[1]提出了一种度量非线性和不对称关系的指标,即广义相关度量（GMC）. Zheng et al.（2012）[1]对GMC估计用的是kernel方法,但
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一直以来,随机变量之间的关系是统计学中的重要问题,其中应用比较广泛的一个解释方差的度量是Pearson相关系数,但是Pearson相关系数有一些局限性,例如它仅能度量线性关系.为了构造具有广泛适用性的相关度量,Zheng et al.（2012）[1]提出了一种度量非线性和不对称关系的指标,即广义相关度量（GMC）. Zheng et al.（2012）[1]对GMC估计用的是kernel方法,但没有考虑窗宽矩阵中的交叉项,本文则考虑窗宽矩阵中的交叉项,利用kernel方法对GMC进行重新估计,并与Zheng et al.（2012）[的结果进行了比较,模拟结果将表明两种方法在对GMC进行估计时的优缺点.
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