一种直观的一般秩相关系数(英文)

查看全文 作　　者：Divya [1]PANDOVE;Shivani [2]GOEL;Rinkle [3]RANI

机构地区：[1]Research Lab, Computer Science and Engineering Department, Thapar University;[2]Department of Computer Science Engineering, School of Engineering and Applied Sciences,Bennett University;[3]Computer Science and Engineering Department, Thapar University

出　　处：《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》索引2018年第19卷第6期,共13页

摘　　要：相关分析是研究数据模式和预测的有效机制。在看似无关的数据中建立相关性可得到许多有趣发现。提出一种算法,用于量化相关性理论并得出一个直观且更精确的相关系数。为计算配对值之间相关性,提出一项预测指标,称为一般秩相关系数。其满足预测指标的5个基本标准:样本规模的独立性、数值介于-1与1之间、测量单调性程度、对异常值不敏感性、直观演示。此外,使用实时数据集和随机数模拟实验对该指标进行验证。同时,展示了所提方程的数学推导过程,并与斯皮尔曼等级相关系数比较。结果表明,该指标在所有预测度量标准上均优于现存指标。 关键词：关联系数直觉度量标准学习模式关联分析数字模拟数学推导预兆

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