非線形の相関分析 MIC について - Qiita

今回は、非線形の相関解析について取り上げて見ます。 これまでのブログでも相関解析は行なったきましたが、用いていた手法はピアソンの相関係数でした。 つまり、2つ以上の変数の”線形的”な関係の強弱を図る指標を用いていました。 今回は、非線形の相関関係を図れるMICという手法を用いて、相関の見え方がどう変化するかを見ていきます。 U字型の分布について 例えば、以下のようなプログラムで(x,y)の簡単なxの2乗関数のデータ分布を作って見ます。 計測したデータがこんな綺麗な分布になることは稀ですが、 実際に関数から作ったU字型の分布について、ピアソン相関を計算してみます。 ピアソン相関（Eは期待値） このような値が返ってきます。 ほぼ0のかなり小さな値で、相関が無いような結果が返ってきます。 明らかにX,Yについての関連があるデータに対しては、 相関を見出せる指標が欲しいところです。 U字型の分布の

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“MIC”

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肥満度（BMI）とガン全体の発生率の関係などのU字型の分布の相関を調べる時にピアソン相関係数をつかうと無相関になりやすいため、MICを利用する