【摘 要】
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近几年来,基于非对称相关性建模的统计分析方法的研究取得了快速的进展。然而,一个显著的问题是,在应用中最常用的相关性测度,如Pearson相关系数,Spearmanρ和Kendallτ,并不
【机 构】
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美国缅因大学数学与统计系; 西北大学医学大数据研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61473223);陕西省产学研协同创新计划基金资助项目(2017XT-016);陕西省重点研发计划基金资助项目(2017ZDXM-GY-095)
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近几年来,基于非对称相关性建模的统计分析方法的研究取得了快速的进展。然而,一个显著的问题是,在应用中最常用的相关性测度,如Pearson相关系数,Spearmanρ和Kendallτ,并不适用于度量数据中变量之间的非线性关系。文中主要回顾了一种新的用于描述双向列联表非对称相关性的基于子链接函数的的测量方法。该方法是在(Wei and Kim,2017)中提出的。同时,文章研究了可以用于测量连续随机变量非线性关联的方法。值得注意的是,该过程是一种非参数统计方法,并没有为相关的随机变量假设参数模型。最后,通过模拟数据说明了该方法的有效性。
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