拉乌尔·尼格马图林（Raoul R.Nigmatullin）。;普拉文·阿加瓦尔 所需相关性的直接评估：真实数据的验证。 （英语） Zbl 07570632号 生理学A 534，文章ID 121558，14 p.（2019）. 小结：本文提出了一种评估期望相关性的新方法。它允许在给定的（y_m（x）函数中以数据数组（y_m^{（l）}（x）（m=1，2，dots，m\））的形式评估外部因素（l=1，2\ dots，l\）设置的“内容”，该函数应该受到这些因素的影响。与传统的相关分析相比，该方法允许找到“影响”函数（b_l（x））（l=1,2，dots，l）），并根据因子（y_m^{（l）}（x）的影响评估作为“准相关”部分的“剩余”数组（G_m（x）。一般表达式作为一种特定的“平衡”，并再现了众所周知的情况，即当影响函数变得可以忽略时（（b_l（x）=C_1）（用（G_m（x）近似0化简为线性最小二乘法），并与剩余函数（Y_m（x）近似G_m。现有数据表明，该方法可以从“模式”背景中提取小信号（S（x）），并且在随机波动/噪声存在下保持其稳定性/鲁棒性。该方法相当灵活，当外部因素起作用时，允许考虑强相关性的情况依次形成因果链。它可以推广到包含以记忆函数形式表示的键的表达式。该方法将以期望函数形式表示的新数量关系添加到以相关系数形式表示的传统相关关系中，从而形成相关矩阵。新的关系允许更深入地理解现有的相关性，并使其更具信息性，特别是在检测可能隐藏在其中的所需确定性和稳定的键/定律方面。 引用于6文件 MSC公司： 82至XX 统计力学，物质结构 关键词：相关性;函数最小二乘法;残差和影响函数;小信号提取 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{R.R.Nigmatullin}和\textit{P.Agarwal}，Physica A 534，文章编号121558，14 P.（2019；Zbl 07570632） 全文： 内政部 参考文献： [1] Haghighat，M。；Abdel-Mottaleb，M。；Alhalabi，W.，判别相关分析：多模式生物特征识别的实时特征级融合，IEEE Trans。Inf.法医安全。，11, 9, 1984-1996 (2016) [2] Sen，Pranab Kumar；安德森，T.W。；阿诺德，S.F。；伊顿，M.L。；北卡罗来纳州吉里。；R、 Gnanadesikan。；Kendall，M.G。；Kshirsagar，A.M.，评论：多元统计分析的当代教科书：全景评价和批判，J.Amer。统计师。协会，81，394，560-564（1986），JSTOR 2289251（第560-561页） [3] Schervish，Mark J.，《多元分析综述》，统计学。科学。，2、4、396-413（1987），JSTOR 2245530·Zbl 0955.62590号 [4] Anderson，T.W.，《多元统计分析导论》（1958年），威利出版社：威利纽约·Zbl 0083.14601号 [5] 马尔迪亚，KV。；JT肯特。；Bibby，JM.，《多元分析》（1979），学术出版社，硕士水平似然法·Zbl 0432.62029号 [6] Feinstein，A.R.，多变量分析（1996），纽黑文：纽黑文CT：耶鲁大学出版社 [7] Hair，J.F.，《带读数的多元数据分析》（1995年），Prentice-Hall [8] 理查德·约翰逊（Richard A.Johnson）。；Wichern，Dean W.，《应用多元统计分析》（第六版）（2007年），普伦蒂斯·霍尔出版社·Zbl 1269.62044号 [9] Schafer，J.L.，《不完全多元数据分析》（1997），CRC出版社·Zbl 0997.62510号 [10] Haghighat，M。；Abdel-Mottaleb，M。；Alhalabi，W.，判别相关分析：多模式生物特征识别的实时特征级融合，IEEE Trans。Inf.取证安全。，11, 9, 1984-1996 (2016) [11] Haghighat，M。；Abdel-Mottaleb W.Alhalabi，M.，特征级融合判别相关分析与多模态生物特征应用，（IEEE声学、语音和信号处理国际会议（ICASSP）（2016）），1866-1870 [12] Lee，Y.W。；切塔姆，T.P。；Wiesner，J.B.，相关分析在噪声中周期信号检测中的应用，Proc。爱尔兰共和国，38，10，1165-1171（1950） [13] 布基乌，I。；Gacsadi，A.，低质量图像的噪声抑制方法及其在人脸识别中的应用，（ELMAR-2011（2011）论文集，IEEE:IEEE Zadar），21-24 [14] Boashash，B.，《关于使用维格纳分布进行时频信号分析的注释》，IEEE Trans。阿库斯特。语音信号处理。，36, 9, 1518-1521 (1988) ·Zbl 0825.94066号 [15] Boashash，B.，《估计和解释信号部分i的瞬时频率：基础》，Proc。IEEE，80，4，519-538（1992） [16] 拉乌尔·R·尼格马图林。；Maione，Guido；保罗·利诺；法布里齐奥·萨波纳罗；张伟，拟再现实验的一般理论：如何描述复杂系统的测量数据？，Commun公司。非线性科学。数字。模拟。，42324-341（2017）·Zbl 1473.62016年 [17] RR Nigmatullin，《实验测量中准周期过程的检测：简化为理想实验》，第1章，第1-37页。Springer International Publishing Switzerland 2016 V.Afraimovich等人（编辑），非线性系统中的复杂运动和混沌，非线性系统和复杂性15，http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-28764-5_1。 ·Zbl 1336.93006号 [18] 拉乌尔·R·尼格马图林。。；托博耶夫（Vyacheslav A.Toboev）。；保罗·利诺；Maione，Guido，中尺度平均微运动定量分析的简化分形模型：吹风信号的特征，混沌孤子分形，76，166-181（2015）·Zbl 1352.94013号 [19] 拉乌尔·R·尼格马图林。；切利、克里斯蒂亚诺；Maione，Guido；Stricoli、Domenico、Cristiano ceglie guido maione Domenico Striccoli简化的三维视频流分数建模：FERMA方法，非线性动力学。(2014) [20] 乌恰金，V.V.，《分数导数的方法》（2008），Artishok出版社，俄语版 [21] 科勒曼，B.D。；Owen，D.R.，《关于记忆材料的热力学》，Arkhive Ration。机械。分析。，36245（1970年）·Zbl 0197.23402号 [22] 普里戈金，I。；Resibois，P.，《物理学》，第27、629页（1961年） [23] 兹万齐格，R.，Lect。在理论上。物理学。（博尔德）三世，106（1960） [24] Oldham，K.B。；Spanier，J.，《分数微积分》（1974），纽约：纽约学术出版社·Zbl 0428.26004号 [25] Miller，K.S。；Ross，B.，《分数微积分和分数微分方程介绍》（1993），John Wiley&Sons，Inc·Zbl 0789.26002号 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。