【摘 要】
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本工作选取多种经典相关系数进行了对比研究,如Pearson相关系数、Spearman相关系数、距离相关系数、最大信息系数及HHG相关系数.具体地,在不同数据规模及噪声水平下,对线性、非线性单调、非单调、非函数等不同类型变量的相关性分别进行研究,得到各相关系数的统计功效.通过分析发现,Pearson相关系数、Spearman相关系数更适合衡量线性、非线性单调相关关系,最大信息系数则更适合衡量含有周期性的相关关系,HHG则更适合衡量非函数相关关系.本研究可为挖掘不同相关关系,提供相关系数选取依据.
【机 构】
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青岛科技大学 数理学院,山东 青岛 266061;北京交通大学 轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京 100044;中车工业研究院有限公司 技术部,北京 100070
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本工作选取多种经典相关系数进行了对比研究,如Pearson相关系数、Spearman相关系数、距离相关系数、最大信息系数及HHG相关系数.具体地,在不同数据规模及噪声水平下,对线性、非线性单调、非单调、非函数等不同类型变量的相关性分别进行研究,得到各相关系数的统计功效.通过分析发现,Pearson相关系数、Spearman相关系数更适合衡量线性、非线性单调相关关系,最大信息系数则更适合衡量含有周期性的相关关系,HHG则更适合衡量非函数相关关系.本研究可为挖掘不同相关关系,提供相关系数选取依据.
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