基兰·卡拉;米莉,拉明 用于检测随机信号之间的相关性和单调性的Copula指数。 (英语) Zbl 1453.62492号 信息科学。 485, 18-41 (2019). 摘要:本文介绍了一种基于非参数连接函数的指数,用于检测随机变量对或随机信号之间线性和非线性统计相关性的强度和单调性结构。我们的指数,称为检测依赖性和单调性的Copula指数(计算机集成制造)满足关联度量的几个理想属性,包括Rényi的大多数属性、数据处理不等式(DPI),以及因此的自我公平性。合成数据模拟表明计算机集成制造与其他经证明满足DPI要求的最先进的关联度量相比,这是有利的。使用真实数据显示的模拟结果计算机集成制造的独特能力,可以检测随机信号中的单调结构,从而在大型数据集中发现有趣的相关性。此外,模拟表明计算机集成制造当发现马尔可夫网络结构时,与互信息的估计器相比是有利的。 引用于1文件 MSC公司: 62小时05 多元概率分布的表征与结构理论;连接线 62G30型 订单统计;经验分布函数 关键词:连接线;统计相关性;单调的;公平性 软件:阿拉伯国家石油公司;NetBenchmark公司;ITE公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{K.Karra}和\textit{L.Mili},信息科学。485,18-41(2019;Zbl 1453.62492) 全文: 内政部 arXiv公司 参考文献: [1] 贝德福德,T。;Cooke,R.,Vines-一个新的因随机变量图形模型,Ann.Stat.,30,4,1031-1068(2002)·Zbl 1101.62339号 [2] 贝洛特,P。;奥尔森,C。;Salembier,P。;Oliveras-Vergés,A。;Meyer,P.,Netbenchmark:基因调控网络推断可复制基准的生物导体包,BMC Bioninform。,16, 1, 312 (2015) [3] Ben Hassine,M。;Mili,L。;Karra,K.,《用于测量非线性多元相关性并应用于机器学习中的特征选择的copula统计》,国际高级计算。科学。申请。,8, 7 (2017) [4] 博内特,D。;Wright,T.,估计皮尔逊、肯德尔和斯派曼相关性的样本量要求,《心理测量学》,65,1,23-28(2000)·Zbl 1291.62195号 [5] Chang,Y。;李,Y。;丁,A。;Dy,J.,用于特征选择的稳健copula依赖性度量,第19届人工智能与统计国际会议论文集(2016) [6] 盖,T。;Thomas,J.,《信息理论要素》(Wiley Series in Telecommunications and Signal Processing)(2006),Wiley-Interscience·兹比尔1140.94001 [7] Darbellay,G。;Vajda,I.,通过观测空间的自适应分区估计信息,IEEE Trans。Inf.理论,45,4,1315-1321(1999)·Zbl 0957.94006号 [8] Darsow,W。;Nguyen,B。;Olsen,E.,Copulas和Markov过程,Ill.J.数学。,36, 4, 600-642 (1992) ·Zbl 0770.60019号 [9] Dengler,B.,《关于Kendalls Tau估计量的渐近行为》(2010),慕尼黑T.U.博士论文 [10] Elidan,G.,Copula Bayesian networks,《神经信息处理系统进展》23(2010),Curran Associates,Inc。 [11] P.Embrechts,F.Lindskog,A.McNeil,用Copula建模依赖性及其在风险管理中的应用,2001。;P.Embrechts,F.Lindskog,A.McNeil,《用连接函数建模依赖性及其在风险管理中的应用》,2001年。 [12] Genest,C。;Nešlehová,J.,计数数据的连接线引物,ASTIN Bull。(2007) ·Zbl 1274.62398号 [13] Helsel,D。;Hirsch,R.,《水资源调查技术中的统计方法》,第4卷,第A3章(2002年),美国地质调查局 [14] Kandasamy,K。;克里希纳穆尔西,A。;波佐斯,B。;Wasserman,L。;Robins,J.,熵、发散和互信息的非参数Von Mises估计,(Cortes,C.;Lawrence,N.D.;Lee,D.D.;Sugiyama,M.;Garnett,R.,《神经信息处理系统进展》28(2015),Curran Associates,Inc.),397-405 [15] Kendall,M.,等级相关性的一种新测量方法,生物统计学,30,1-2,81-93(1938)·兹宝利0019.13001 [16] Kendall,M.,《排名问题中的关系处理》,《生物特征》,第33、3、239-251页(1945年)·Zbl 0063.03216号 [17] Kinney,J。;Atwal,G.,公平性,互信息和最大信息系数,Proc。国家。阿卡德。科学。,111, 9, 3354-3359 (2014) ·Zbl 1359.62213号 [18] Kraskov,A。;Stögbauer,H。;Grassberger,P.,《估计相互信息》,Phys。E版,69(2004) [19] Liebscher,E.,分段单调性的基于Copula的依赖度量,Depend。型号。,5, 1, 198-220 (2017) ·Zbl 06839230号 [20] Lopez-Paz,D。;Henning,P。;Schölkopf,B.,《随机依赖系数》,神经信息处理系统进展26(2013),Curran Associates,Inc。 [21] Madsen,L。;Birkes,D.,《模拟依赖离散数据》,J.Stat.Compute。模拟。,83, 4, 677-691 (2013) ·Zbl 1431.62250号 [22] 马戈林,A。;内曼,I。;Basso,K。;威金斯,C。;斯托洛维茨基,G。;Favera,R。;Califano,A.,ARACNE:哺乳动物细胞环境中基因调控网络重建算法,BMC Bioninform。,7、1、S7(2006) [23] 梅耶,P。;Kontos,K。;拉菲特,F。;Bontempi,G.,大型转录调控网络的信息论推断,EURASIP J.生物信息学。系统。生物学(2007) [24] Nelsen,R.,《Copulas简介》(2006),施普林格出版社:施普林格出版社,纽约·Zbl 1152.62030 [25] Nešlehová,J.,关于非连续随机变量的秩相关测度,J.Multivar。分析。,98, 3, 544-567 (2007) ·Zbl 1107.62047号 [26] Pearson,K.,关于双亲回归和遗传的注释,Proc。英国皇家学会。,58, 240-242 (1895) [27] 彭,H。;长,F。;Ding,C.,基于互信息的特征选择:最大相关性、最大相关性和最小冗余的标准,IEEE Trans。模式分析。机器。智力。,27, 8, 1226-1238 (2005) [28] Rényi,A.,《依赖性度量》,《数学学报》。阿卡德。科学。挂。,10, 3, 441-451 (1959) ·Zbl 0091.14403号 [29] Reshef,D。;雷谢夫,Y。;Finucane,H。;格罗斯曼,S。;McVean,G。;特恩堡,P。;兰德,E。;Mitzenmacher,M。;Sabeti,P.,《在大数据集中检测新关联》,《科学》,334,6062,1518-1524(2011)·Zbl 1359.62216号 [30] Y.Reshef、D.Reshef和P.Sabeti、M.Mitzenmacher,公平性、区间估计和统计能力,arXiv:1505.02212;Y.Reshef、D.Reshef和P.Sabeti、M.Mitzenmacher,公平性、区间估计和统计能力,arXiv:1505.02212 [31] Scarsini,M.,《关于协调的度量》。,随机,8,3,201-218(1984)·Zbl 0582.62047号 [32] N.Simon,R.Tibshirani,Reshef等人于2011年12月16日发表的《关于在大数据集中检测新关联的评论》,2014年。;N.Simon,R.Tibshirani,Reshef等人于2011年12月16日发表的《关于在大数据集中检测新关联的评论》,2014年。 [33] Szabó,Z.,《信息理论估计器工具箱》,J.Mach。学习。决议,第15号,第283-287页(2014年)·兹比尔1317.68190 [34] 谢凯利,G。;Rizzo,M。;Bakirov,N.,通过距离相关性测量和测试依赖性,Ann.Stat.,35,62769-2794(2007)·兹比尔1129.62059 [35] 范登亨德,F。;Lambert,P.,《分类数据的改进基于等级的依赖性测量》,Stat.Probab。莱特。,63, 2, 157-163 (2003) ·Zbl 1116.62362号 [36] 朱晓伟。;刘,S.-S。;秦立泰。;陈,F。;Liu,H.-L.,非单调剂量反应关系建模:模型评估和激素量探索,生态毒理学。环境。安全。,89, 130-136 (2013) 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。