Коэффициент корреляции Пирсона

Материал из MachineLearning.

Версия от 19:04, 14 ноября 2008; Yury Chekhovich (Обсуждение | вклад)

(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)

Перейти к: навигация, поиск

Содержание

1 Определение
2 Статистическая проверка наличия корреляции
3 Слабые стороны
4 Литература
5 См. также
6 Ссылки

Статья в настоящий момент дорабатывается.
Венжега Андрей 21:51, 13 ноября 2008 (MSK)

Определение

Даны две выборки

$x=\left( x_1, \cdots ,x_n \right), \; y=\left( y_1, \cdots ,y_n \right)$ ;

Коэффициент корреляции Пирсена рассчитывается по формуле:

$r_{xy} = \frac {\sum_{i=1}^{n} \left( x_i-\bar{x} \right)\left( y_i-\bar{y} \right)}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} \left( x_i-\bar{x} \right)^2 \sum_{i=1}^{n} \left( y_i-\bar{y} \right)^2}} = \frac {cov(x,y)}{\sqrt{S_x^2S_y^2}}$

где

$\bar{x}, \; \bar{y}$ - средние значения выборок x и y;

$S_x, \; S_y$ - среднеквадратичные отклонения;

$r_{xy} \in \left[-1,1\right]$ − называют также теснотой линейной связи.

Статистическая проверка наличия корреляции

Гипотеза $H_0$ : Отсутствие линейной связи $r_{xy} = 0$

Статистика критерия:

$T = \frac{2xy\sqrt{n-2}}{sqrt{1-2x^2y^2}} \sim t_{n-2}$ - Распределение Стьюдента с $n-2$ степенями свободы.

Слабые стороны

Неустойчивость к выбросам

Необходимо понимать различие понятий "независимость" и "некоррелированность". Из первого следует второе, но не наоборот. Для того, чтобы выяснить отношение между двумя переменными, необходимо избавиться от влияния третьей переменной. Рассмотрим пример 3-х переменных: x,y,z. Исключим влияние переменной z:

$r_{xy \setminus z}=\frac{r_{xy}-r_{xz}r_{yz}}{\sqrt{ \left(\ 1-r_{xz} \right)^2 \left(\ 1-r_{yz} \right)^2}}$

Для исключения влияния большего числа переменных:

$r_{ij \setminus vars}=\frac{-R_{ij}}{\sqrt{R_{ii}R_{jj}}}$

$R_{ij} = (-1)^{i+j}M_{ij}$ , где $M_{ij}$ - гл. минор матрицы коэффициентов корреляции переменных $R = \begin{pmatrix} 1 & r_{12} & \dots & r_{1k} \\ r_{21} & 1 & \dots & r_{2k}\\ \vdots & & & \vdots \\ r_{k1} & \dots & \dots & 1 \end{pmatrix}$ ;