Коэффициент корреляции Кенделла
Материал из MachineLearning.
| Строка 26: | Строка 26: | ||
:: если <tex>|\tau| > \tau_{\alpha}=u_{\alpha}\cdot\sqrt{D_{\tau_{xy}}} </tex>, где <tex>u_{\alpha}</tex> — <tex>\alpha</tex>-квантиль стандартного нормального распределения.  | :: если <tex>|\tau| > \tau_{\alpha}=u_{\alpha}\cdot\sqrt{D_{\tau_{xy}}} </tex>, где <tex>u_{\alpha}</tex> — <tex>\alpha</tex>-квантиль стандартного нормального распределения.  | ||
| - | ==Связь коэффициента корреляции Кенделла с   | + | ==Связь коэффициента корреляции Кенделла с [[коэффициент корреляции Пирсона|коэффициентом корреляции Пирсона]]==  | 
| - | В случае выборок из нормального распределения коэффициент корреляции Кенделла <tex>\tau</tex> может быть использован для оценки   | + | В случае выборок из нормального распределения коэффициент корреляции Кенделла <tex>\tau</tex> может быть использован для оценки [[коэффициент корреляциии Пирсона|коэффициента корреляции Пирсона]] <tex>r</tex> по формуле   | 
:: <tex>r=sin{\frac{\pi\tau}{2}}</tex>  | :: <tex>r=sin{\frac{\pi\tau}{2}}</tex>  | ||
Версия 12:37, 11 ноября 2008
 
  | 
Корреляцию Кенделла также называют мерой взаимной неупорядоченности или рассогласования.
Заданы две выборки . 
Коэффициент корреляции, предложенный Кенделлом равен
-  
,
 
-  
 
где [логическое выражение]=1, если логическое выражение верно, иначе, 0, например,
Коэффициент  принимает значения от -1 до 1. Равенство 
 указывает на строгую линейную корреляцию.
Гипотеза : Выборки 
 и 
 независимы.
Статистика критерия:
где .
При  статистику критерия можно приблизить нормальным распределением с параметрами (0,1):
Критерий (при уровне значимости ):
- против альтернативы 
: наличие корреляции
 
-  если 
, где
—
-квантиль стандартного нормального распределения.
 
-  если 
 
Связь коэффициента корреляции Кенделла с коэффициентом корреляции Пирсона
В случае выборок из нормального распределения коэффициент корреляции Кенделла  может быть использован для оценки коэффициента корреляции Пирсона 
 по формуле 
Связь коэффициента корреляции Кенделла с коэффициентом корреляциии Спирмена
Выборкам  и 
  соответствуют последовательности рангов:
, где
— ранг
-го объекта в вариационном ряду выборки
;
, где
— ранг
-го объекта в вариационном ряду выборки
.
Проведем операцию упорядочевания рангов.
Расположим ряд значений  в порядке возрастания величины: 
. Тогда последовательность рангов упорядоченной выборки 
 будет представлять собой последовательность натуральных чисел 
. Значения 
, соответствующие значениям 
, образуют в этом случае некоторую последовательность рангов 
.
Коэффициент корриляции Кенделла  и коэффициент корриляции Спирмена 
 выражаются через ранги 
 следующим образом:
Коэффициент корриляции Спирмена учитывает насколько сильна неупорядоченность.
Литература
- Кобзарь А. И. Прикладная математическая статистика. — М.: Физматлит, 2006. — 816 с.
 
|   |  Статья в настоящий момент дорабатывается. Участник:Tsurko Varvara 13:33, 11 ноября 2008 (MSK)  | 

