达格·特约西姆;哈贡奥特奈姆;伯德·斯托夫 统计相关性：超越皮尔逊（\rho\）。 （英语） Zbl 07474199号 统计科学。 37，第1号，90-109（2022）. 总结：Pearson’s（\rho）是最常用的统计相关性度量。它给出了高斯情况下相关性的完整表征，并且在一些非高斯情况下也能很好地工作。这是众所周知的；然而，它有一些缺点；特别是对于重尾分布和非线性情况，它可能会产生误导甚至灾难性的结果。近年来，提出了许多备选方案。在本文中，我们将综述这些发展，特别是过去几十年取得的成果。讨论的度量包括copula、基于分布的度量、距离协方差、机器学习中流行的HSIC度量，最后是局部高斯相关，这是Pearson的局部版本。在整个过程中，我们将重点放在概念发展和比较上。我们指出了技术细节的相关参考资料以及比较经验和模拟实验。每个主题下都有大量参考文献。 引用于7文件 MSC公司： 62至XX 统计 关键词：统计相关性;皮尔逊的（\rho\）;非线性相关性;距离协方差;高速集成电路;相互信息;局部高斯相关 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{D.Tjötheim}等人，《统计科学》。37，第1号，90--109（2022；Zbl 07474199） 全文： DOI程序 arXiv公司 参考文献： [1] Aas，K.、Czado，C.、Frigessi，A.和Bakken，H.（2009年）。多重依赖的对copula结构。保险数学。经济。44 182-198. ·Zbl 1165.60009号 ·doi:10.1016/j.insmateco.2007.02.001 [2] Aronszajn，N.（1950）。再生核理论。事务处理。阿默尔。数学。Soc公司。68 337-404. ·Zbl 0037.20701号 ·数字对象标识代码：10.2307/1990404 [3] Berentsen，G.D.、Kleppe，T.和TjØtheim，D.（2014）。引入局部高斯，一个用于估计和可视化局部高斯相关性的R包。J.统计软件。56 1-18. 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