Участник:Василий Ломакин/Коэффициент корреляции Кенделла

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 81: Строка 81:
==Ссылки==
==Ссылки==
-
*[[Коэффициент корреляции Пирсона]]
 
*[[Ранговая корреляция]]
*[[Ранговая корреляция]]
-
*[[Коэффициент корреляции Спирмена]]
+
*[[Коэффициент корреляции Спирмена]] — другой способ расчёта ранговой корреляции.
-
*[http://ru.wikipedia.org/wiki/Коэффициент_корреляции Коэффициент корреляции] (Википедия)
+
*[[Коэффициент корреляции Пирсона]]
-
*[http://ru.wikipedia.org/wiki/Корреляционный_анализ Корреляционный анализ] (Википедия)
+
*[http://ru.wikipedia.org/wiki/Коэффициент_корреляции Коэффициент корреляции] — статья в русскоязычной Википедии.
 +
*[http://en.wikipedia.org/wiki/Kendall_tau_rank_correlation_coefficient Kendall tau rank correlation coefficient] — статья в англоязычной Википедии.

Версия 11:26, 4 января 2010

Содержание

[1] [2]

TODO:

  1. Орфография, пунктуация
  2. Рисунки

Коэффициент корреляции Кенделла — мера линейной связи между случайными величинами. Коэффициент является ранговым, то есть для оценки силы связи используются не численные значения, а соответствующие им ранги. Коэффициент инвариантен по отношению к любому монотонному преобразованию шкалы измерения.

Определение

Заданы две выборки x = (x_1,\ldots,x_n),\; y = (y_1,\ldots,y_n).

Коэффициент корреляции Кенделла вычисляется по формуле

\tau=1-\frac{4}{n(n-1)}R, где R = \sum_{i=1}^{n-1}\sum_{j=i+1}^n\left[ \left[ x_i\ <\ x_j \right] \neq \left[ y_i\ <\ y_j \right] \right] — количество инверсий, образованных величинами y_i, расположенными в порядке возрастания соответствующих x_i.

Коэффициент \tau принимает значения из отрезка [-1;\;1]. Равенство \tau=1 указывает на строгую прямую линейную зависимость, \tau=-1 на обратную.

Вывод критерия Кенделла

Будем говорить, что пары (x_i,\; y_i) и (x_j,\; y_j) согласованы, если x_i\ <\ y_j и x_i\ <\ y_j или x_i\ >\ y_j и x_i\ >\ y_j, то есть sign(x_j-x_i)sign(y_j-y_i)=1. Пусть S - число согласованных пар, R - число несогласованных пар. Тогда, в предположении, что среди x_i и среди y_i нет совпадений, превышение согласованности над несогласованностью есть:

T = S - R = \sum_{i < j}sign(x_j-x_i)sign(y_j-y_i).

Для измерения степени согласия Кенделл предложил следующий коэффициент:

\tau = \frac{T}{max{T}} = \frac{2T}{n(n-1)} = \frac{2(S-R)}{n(n-1)} = 1 - \frac{4}{n(n-1)}R.

Таким образом, коэффициент \tau (линейно связанный с R) можно считать мерой неупорядоченности второй последовательности относительно первой.[3]

Статистическая проверка наличия корреляции

Нулевая гипотеза H_0: Выборки x и y не коррелируют.

Статистика критерия:

\frac{\tau}{\sqrt{D_{\tau}}},

где D_{\tau}=\frac{2(2n+5)}{9n(n-1)}.

При n\geq 10 статистику критерия можно приблизить стандартным нормальным распределением: \frac{\tau}{\sqrt{D_{\tau}}}\sim N(0,1).

Критерий (при уровне значимости \alpha):

  • против альтернативы H_1: наличие корреляции
если |\tau| > \tau_{\alpha}=u_{\alpha}\cdot\sqrt{D_{\tau_{xy}}} , где u_{\alpha} — \alpha-квантиль стандартного нормального распределения.

Связь коэффициентов корреляции Кенделла и Пирсона

В случае выборок из нормального распределения коэффициент корреляции Кенделла \tau может быть использован для оценки коэффициента корреляции Пирсона r по формуле:

r=sin{\frac{\pi\tau}{2}}.[4]

Связь коэффициентов корреляции Кенделла и Спирмена

Выборкам x и y соответствуют последовательности рангов:

R_x=(R_{x_1},\ldots,R_{x_n}), где R_{x_i} — ранг i-го объекта в вариационном ряду выборки x;
R_y=(R_{y_1},\ldots,R_{y_n}), где R_{y_i} — ранг i-го объекта в вариационном ряду выборки y.

Проведем операцию упорядочевания рангов.

Расположим ряд значений x_i в порядке возрастания величины: x_1\leq x_2\leq\cdots\leq x_n. Тогда последовательность рангов упорядоченной выборки x будет представлять собой последовательность натуральных чисел 1,2,\cdots,n. Значения y, соответствующие значениям x, образуют в этом случае некоторую последовательность рангов T=(T_1,\cdots,T_n):

(R_{x_i},\;R_{y_i})\rightarrow^{sort} (i,\;T_i),\; i=1,\cdots,n.

Коэффициент корреляции Кенделла \tau и коэффициент корреляции Спирмена \rho выражаются через ранги T_i,\; i=1,\cdots,n следующим образом:

\rho=1-\frac{12}{n^3-n}\sum_{i<j}{(j-i)[T_i\ >\ T_j]};
\tau=1-\frac{4}{n^2-1}\sum_{i<j}[T_i\ >\ T_j];

Утверждение.[5] Если выборки x и y не коррелируют (выполняется гипотеза H_0), то коэффициент корреляции между величинами \rho и \tau можно вычислить по формуле:

corr(\rho,\;\tau)=\frac{2n+2}{\sqrt{4n^2+10n}}.

История

Критерий был введён в 1938 году известным британским статистиком Морисом Джорджем Кенделлом.

Примечания

  1. ↑ Лагутин М. Б. Наглядная математическая статистика. — 223 с.
  2. ↑ Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. — 625 с.
  3. ↑ Лагутин М. Б. Наглядная математическая статистика. — 345 с.
  4. ↑ Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. — 625 с.
  5. ↑ Лагутин М. Б. Наглядная математическая статистика. — 345-346 с.

Литература

  1. Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. — М.: Физматлит, 2006. — 624-626 с.
  2. Лагутин М. Б. Наглядная математическая статистика. В двух томах. — М.: П-центр, 2003. — 345-346 с.
  3. Лапач С. Н., Чубенко А. В., Бабич П. Н. Статистика в науке и бизнесе. — Киев: Морион, 2002. — 187-189 с.

Ссылки

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:%D0%92%D0%B0%D1%81%D0%B8%D0%BB%D0%B8%D0%B9_%D0%9B%D0%BE%D0%BC%D0%B0%D0%BA%D0%B8%D0%BD/%D0%9A%D0%BE%D1%8D%D1%84%D1%84%D0%B8%D1%86%D0%B8%D0%B5%D0%BD%D1%82_%D0%BA%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D0%B8_%D0%9A%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B0»
Личные инструменты