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| 相依性度量的比较研究 | |
| 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. |
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