「相関係数」ってなんですか？ -意味と利点と欠点をわかりやすく- - Data Science by R and Python
「相関」って何． 統計学を学んだことがあれば、誰もが一度は聞いたことがある「相関」という言葉。最近では、高校でも扱われる概念になったようですが、「相関」っていったい何でしょうか？教科書（という名のWikipedia）にはこういう風に書かれています。 相関係数（そうかんけいすう、英: correlation coefficient）とは、2 つの確率変数の間の相関（類似性の度合い）を示す統計学的指標である。原則、単位は無く、−1 から 1 の間の実数値をとり、1 に近いときは2 つの確率変数には正の相関があるといい、−1 に近ければ負の相関があるという。0 に近いときはもとの確率変数の相関は弱い。因みに 1 もしくは −1 となる場合は 2 つの確率変数は線形従属の関係にある。 ここでは、相関ではなく、相関係数という言葉を用いていますね。「相関」というのは、2つ以上のもとがあるときに、それら
「21世紀の相関」HSICの原論文"Measuring Statistical Dependence with Hilbert-Schmidt Norms" (Gretton et al., Algorithmic Learning Theory, 2005)メモランダム - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
相変わらずうちのチームでは論文輪読会をやってまして、先日僕が担当したのが「21世紀の相関の本命」HSIC (Hilbert-Schmidt Independence Criteria)の原論文たるこいつ↓でした。 Measuring Statistical Dependence with Hilbert-Schmidt Norms (Gretton et al., Algorithmic Learning Theory, 2005) HSICと言えば@motivic_氏の手による一昨年夏のTokyoRでの発表が一番ナイスな解説だと思います。 21世紀の手法対決 (MIC vs HSIC) 追記 HSIC関連だと鈴木先生のこれもお勧め(昔紹介したかも Bayes Independence Test - HSIC と性能を比較する- http://t.co/IMWUpB5qEu— motivi
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