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伊格纳西奥·勒格伊;佩德罗·拉拉纳加;比尔扎，康查;Shogo加藤

Johnson—Wehrly分布下的循环线性相关测度及其在贝叶斯网络中的应用。 （英语） Zbl 1454.62161号

信息科学。 486, 240-253 (2019).
小结：与线性数据联合观测的循环数据在各个学科中很常见。由于循环数据需要与线性数据不同的技术，因此对循环和线性观测的联合数据使用通常的相关性度量通常会产生误导。此外，尽管循环变量之间存在互信息测度，但该测度存在缺陷，因为它仅定义为包裹Cauchy分布的二元扩张，并且必须使用数值方法进行近似。本文引入了两种相关性度量，即（i）循环-线性互信息作为循环变量和线性变量之间相关性的度量，以及（ii）循环-循环互信息作为两个循环变量之间依赖性的度量。结果表明，对于Johnson-Wehrly分布的一个子族，所提出的循环线性互信息的表达式可以大大简化。我们应用这两个相关性度量来学习一个结合了循环变量和线性变量的循环线性树结构贝叶斯网络。为了说明和评估我们的建议，我们用模拟数据进行了实验。我们还使用来自不同欧洲站点的真实气象数据集创建了一个循环线性树结构贝叶斯网络模型。

引用于1文件

MSC公司：

62小时11分 定向数据；空间统计学
62立方米 从空间过程推断
第94页第17页 信息的度量，熵

关键词：

圆形线性互信息;树结构贝叶斯网络;依赖性度量;方向统计

软件：

TETRAD公司;圆形的;循环统计
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{I.Leguey}等人，《信息科学》。486240-253（2019年；Zbl 1454.62161）
全文： 内政部

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