相依性度量的比较研究

发布时间：2018-07-08 16:26

  本文选题：相依性 + CDC　； 参考：《数学物理学报》2017年05期

【摘要】：相依性度量在统计分析中起着关键作用,比如fMRI数据分析、变量选择、网络分析、基因数据分析、蛋白质-蛋白质相互作用网络分析.该文综合分析了现有的相依性度量的性质,比如MIC~([1])、MI~([2])、HHG~([3]),并将它们分为三大类:第一类是相关系数的直接推广,第二类相依性度量则基于不同的独立性假设,第三类是基于学习理论的相依性度量.该文还指出并没有一种相依性度量方法是在所有情况下都是最优的,从相依性度量的性质和我们的模拟结果看CDC~([4])是最好的相依性度量.另外我们还提出用CDC-|ρ|或者CDC~2-|ρ|~2做非线性度量要比MIC-ρ~2合理,其中ρ是相关系数.
[Abstract]:Dependency metrics play a key role in statistical analysis, such as fMRI data analysis, variable selection, network analysis, gene data analysis, protein-protein interaction network analysis. In this paper, we synthetically analyze the properties of the existing dependency metrics, such as MIC~ ([1]) Mi ~ ([2]) / HHG3, and divide them into three categories: the first is the direct generalization of the correlation coefficient, and the second is based on different independent assumptions. The third category is the measure of dependency based on learning theory. It is also pointed out that no dependency metric is optimal in all cases, and CDC~ ([4]) is the best dependency metric in terms of the properties of dependency metrics and our simulation results. In addition, we propose that it is more reasonable to use CDC- 蟻 or CDC- 蟻-2 as a nonlinear metric than MIC- 蟻 2, where 蟻 is a correlation coefficient.
【作者单位】： 中国科学院大学;中国科学院武汉物理与数学研究所;中国科学院大学经济与管理学院;中国工商银行博士后科研工作站;
【基金】：国家自然科学基金(31600290)~~
【分类号】：O212

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本文编号：2108021