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【2h】

A Rank Minrelation - Majrelation Coefficient

机译:秩相关 - 相关系数

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摘要

Improving the detection of relevant variables using a new bivariate measurecould importantly impact variable selection and large network inferencemethods. In this paper, we propose a new statistical coefficient that we callthe rank minrelation coefficient. We define a minrelation of X to Y (orequivalently a majrelation of Y to X) as a measure that estimate p(Y > X) whenX and Y are continuous random variables. The approach is similar to Lin'sconcordance coefficient that rather focuses on estimating p(X = Y). In otherwords, if a variable X exhibits a minrelation to Y then, as X increases, Y islikely to increases too. However, on the contrary to concordance orcorrelation, the minrelation is not symmetric. More explicitly, if X decreases,little can be said on Y values (except that the uncertainty on Y actuallyincreases). In this paper, we formally define this new kind of bivariatedependencies and propose a new statistical coefficient in order to detect thosedependencies. We show through several key examples that this new coefficienthas many interesting properties in order to select relevant variables, inparticular when compared to correlation.
机译:使用新的双变量度量来改进相关变量的检测可能会严重影响变量选择和大型网络推理方法。在本文中,我们提出了一种新的统计系数,称为秩最小相关系数。当X和Y是连续随机变量时,我们定义X到Y的最小关系(等效于Y到X的关系)作为估计p(Y> X)的量度。该方法类似于Lin的一致性系数,而是着重于估计p(X = Y)。换句话说,如果变量X与Y呈现最小关系,则随着X的增加,Y也可能也会增加。但是,与一致或相关相反,最小关系不是对称的。更明确地讲,如果X减小,则可以说Y值很小(除了Y的不确定性实际上增加)。在本文中,我们正式定义了这种新的双变量依赖关系,并提出了一种新的统计系数以检测这些依赖关系。我们通过几个关键的例子表明,这个新系数具有许多有趣的属性,以便选择相关变量,尤其是与相关性比较时。

著录项

  • 作者

    Meyer, Patrick E.;

  • 作者单位
  • 年度 2013
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 {"code":"en","name":"English","id":9}
  • 中图分类

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