論文の概要: The BP Dependency Function: a Generic Measure of Dependence between Random Variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.12329v1
• Date: Wed, 23 Mar 2022 11:14:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-24 14:34:44.422486
• Title: The BP Dependency Function: a Generic Measure of Dependence between Random Variables
• Title（参考訳）: bp依存性関数:確率変数間の依存性の一般的な尺度
• Authors: Guus Berkelmans, Joris Pries, Sandjai Bhulai and Rob van der Mei
• Abstract要約: ランダム変数(RV)間の依存関係の測定と定量化は、データセットに対する重要な洞察を与えることができる。 データ分析の一般的な実践は、ほとんどのデータアナリストが、RV間の依存を定量化するためにピアソン相関係数(PCC)を使用していることである。 これらの要件をすべて満たした新しい依存性関数を提案する。
• 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: Measuring and quantifying dependencies between random variables (RV's) can give critical insights into a data-set. Typical questions are: `Do underlying relationships exist?', `Are some variables redundant?', and `Is some target variable $Y$ highly or weakly dependent on variable $X$?' Interestingly, despite the evident need for a general-purpose measure of dependency between RV's, common practice of data analysis is that most data analysts use the Pearson correlation coefficient (PCC) to quantify dependence between RV's, while it is well-recognized that the PCC is essentially a measure for linear dependency only. Although many attempts have been made to define more generic dependency measures, there is yet no consensus on a standard, general-purpose dependency function. In fact, several ideal properties of a dependency function have been proposed, but without much argumentation. Motivated by this, in this paper we will discuss and revise the list of desired properties and propose a new dependency function that meets all these requirements. This general-purpose dependency function provides data analysts a powerful means to quantify the level of dependence between variables. To this end, we also provide Python code to determine the dependency function for use in practice.
• Abstract（参考訳）: 確率変数(rv)間の依存関係の測定と定量化は、データセットに対する重要な洞察を与える。 典型的な質問は、 `do underlying relations exists?', `are some variable redundant?', `is some target variable $y$ highly or weakly dependent on variable $x$?' である。 興味深いことに、データ分析の一般的な実践は、RV間の依存関係の汎用的な測定が必要であるにもかかわらず、ほとんどのデータアナリストがピアソン相関係数(PCC)を用いてRV間の依存性の定量化を行っている。 より一般的な依存測度を定義するために多くの試みがなされているが、標準で汎用的な依存関数に関するコンセンサスはまだ存在しない。 実際、依存関数のいくつかの理想的な性質が提案されているが、議論はあまり行われていない。 そこで,本稿では,望ましいプロパティのリストを議論し,修正し,これらすべての要件を満たす新しい依存性関数を提案する。 この汎用依存関数は、データ分析者に変数間の依存度を定量化する強力な手段を提供する。 この目的のために、実際に使用する依存関数を決定するためにPythonコードも提供しています。

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