論文の概要: Kendall transformation: a robust representation of continuous data for information theory

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15991v2
• Date: Mon, 3 Jan 2022 19:54:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 13:46:14.346008
• Title: Kendall transformation: a robust representation of continuous data for information theory
• Title（参考訳）: ケンドール変換 : 情報理論のための連続データの堅牢な表現
• Authors: Miron Bartosz Kursa
• Abstract要約: ケンドール変換 (Kendall transformation) は、順序付けられた特徴を個々の値間のペアの順序関係のベクトルに変換するものである。 このようにして、観測のランキングを保存し、分類形式で表現する。 情報理論の多くのアプローチは、ケンドール変換された連続データに直接適用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Kendall transformation is a conversion of an ordered feature into a vector of pairwise order relations between individual values. This way, it preserves ranking of observations and represents it in a categorical form. Such transformation allows for generalisation of methods requiring strictly categorical input, especially in the limit of small number of observations, when discretisation becomes problematic. In particular, many approaches of information theory can be directly applied to Kendall-transformed continuous data without relying on differential entropy or any additional parameters. Moreover, by filtering information to this contained in ranking, Kendall transformation leads to a better robustness at a reasonable cost of dropping sophisticated interactions which are anyhow unlikely to be correctly estimated. In bivariate analysis, Kendall transformation can be related to popular non-parametric methods, showing the soundness of the approach. The paper also demonstrates its efficiency in multivariate problems, as well as provides an example analysis of a real-world data.
• Abstract（参考訳）: ケンドール変換(kendall transformation)は、順序付けられた特徴を個々の値間のペアワイズ次数関係のベクトルに変換するものである。 このようにして、観測のランキングを保存し、分類形式で表現する。 このような変換は、離散化が問題となる場合、厳密な分類的入力を必要とする方法の一般化を可能にする。 特に、情報理論の多くのアプローチは、微分エントロピーや追加のパラメータに依存することなく、ケンドール変換された連続データに直接適用することができる。 さらに、ランキングに含まれる情報にフィルタリングすることで、kendall変換は、正確に見積もられそうにない高度なインタラクションをドロップする合理的なコストで、より堅牢性が向上する。 二変量解析では、ケンドール変換は一般的な非パラメトリック法と関係があり、アプローチの健全性を示す。 また,多変量問題におけるその効率性を実証するとともに,実世界のデータの例を提示する。

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