Ранговая корреляция

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)

Версия 20:27, 5 ноября 2008

Силу связи случайных величин можно оценивать, сравнивая не численные значения этих случайных величин, а соответствующие им ранги.

Заданы две выборки $x = (x_1,\ldots,x_n),\;\; y = (y_1,\ldots,y_n)$ , измеренные в ранговых шкалах. Примером выборки, измеренной в ранговых шкалах, могут служить экспертные оценки: эксперт проставляет оценки от 1 до 5 просмотренным $n$ фильмам.

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 $y$ .

Корреляция последовательностей рангов $R_x$ и $R_y$ называется ранговой корреляцией.

Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A0%D0%B0%D0%BD%D0%B3%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D1%8F_%D0%BA%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F»

@@ Строка 1: / Строка 1: @@
 Силу связи [[случайная величина|случайных величин]] можно оценивать, сравнивая не численные значения этих случайных величин, а соответствующие им [[ранг|ранги]].
-Заданы две выборки <tex>x = (x_1,\ldots,x_n),\; x_i \in \mathbb{R};\;\; y = (y_1,\ldots,y_n),\; y_i \in \mathbb{R}</tex>, измеренные в [[ранговая шкала|ранговых шкалах]]. Примером выборки, измеренной в ранговых шкалах, могут служить экспертные оценки: эксперт проставляет оценки от 1 до 5 просмотренным <tex>n</tex> фильмам.
+Заданы две выборки <tex>x = (x_1,\ldots,x_n),\;\; y = (y_1,\ldots,y_n)</tex>, измеренные в [[ранговая шкала|ранговых шкалах]]. Примером выборки, измеренной в ранговых шкалах, могут служить экспертные оценки: эксперт проставляет оценки от 1 до 5 просмотренным <tex>n</tex> фильмам.
 Выборкам <tex>x</tex> и <tex>y</tex>  соответствуют последовательности рангов:
-::<tex>R_x=(R_{x_1},\ldots,R_{x_n})</tex> — ранг <tex>i</tex>-го объекта в [[вариационный ряд|вариационном ряду]] выборки <tex>x</tex>;
+::<tex>R_x=(R_{x_1},\ldots,R_{x_n})</tex>, где <tex>R_{x_i}</tex> — ранг <tex>i</tex>-го объекта в [[вариационный ряд|вариационном ряду]] выборки <tex>x</tex>;
-::<tex>R_y=(R_{y_1},\ldots,R_{y_n})</tex> — ранг <tex>i</tex>-го объекта в [[вариационный ряд|вариационном ряду]] выборки <tex>y</tex>.
+::<tex>R_y=(R_{y_1},\ldots,R_{y_n})</tex>, где <tex>R_{y_i}</tex> — ранг <tex>i</tex>-го объекта в [[вариационный ряд|вариационном ряду]] выборки <tex>y</tex>.
-Корреляция последовательностей рангов <tex>R_x</tex> и <tex>R_y</tex> называется ранговой корреляцией.
+Корреляция последовательностей рангов <tex>R_x</tex> и <tex>R_y</tex> называется '''ранговой корреляцией'''.

Ранговая корреляция

Материал из MachineLearning.

Версия 20:27, 5 ноября 2008

Просмотры

Личные инструменты

Навигация

Поиск

Инструменты