本文選題：相依性 + CDC��； 參考：《數(shù)學(xué)物理學(xué)報》2017年05期

【摘要】：相依性度量在統(tǒng)計分析中起著關(guān)鍵作用,比如fMRI數(shù)據(jù)分析、變量選擇、網(wǎng)絡(luò)分析、基因數(shù)據(jù)分析、蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)分析.該文綜合分析了現(xiàn)有的相依性度量的性質(zhì),比如MIC~([1])、MI~([2])、HHG~([3]),并將它們分為三大類:第一類是相關(guān)系數(shù)的直接推廣,第二類相依性度量則基于不同的獨立性假設(shè),第三類是基于學(xué)習(xí)理論的相依性度量.該文還指出并沒有一種相依性度量方法是在所有情況下都是最優(yōu)的,從相依性度量的性質(zhì)和我們的模擬結(jié)果看CDC~([4])是最好的相依性度量.另外我們還提出用CDC-|ρ|或者CDC~2-|ρ|~2做非線性度量要比MIC-ρ~2合理,其中ρ是相關(guān)系數(shù).
[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.
【作者單位】： 中國科學(xué)院大學(xué);中國科學(xué)院武漢物理與數(shù)學(xué)研究所;中國科學(xué)院大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;中國工商銀行博士后科研工作站;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(31600290)~~
【分類號】：O212

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本文編號：2108021