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摘要:
相关系数是表征两个随机变量之间统计关系强弱的统计量,在几乎所有科学与技术领域都获得了广泛应用.本文以二元高斯分布为基本模型,对文献中常见的5种相关系数的统计特性作相对全面的回顾与总结,并探讨了其适用的场合.具体结论如下:(1)当样本满足二元高斯分布时,皮尔逊积距相关系数是最佳选择;(2)当样本中存在轻微的单调非线性畸变时,序统计量相关系数比较适用;(3)当样本中存在严重的单调非线性畸变时,斯皮尔曼秩次相关系数或肯德尔秩次相关系数是合适的选择;(4)当只有一路信号中存在单调非线性畸变时,基尼相关是最佳选择;(5)当样本中存在脉冲干扰时,斯皮尔曼秩次相关系数或肯德尔秩次相关系数是合适的选择.
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文献信息
篇名 相关系数研究综述
来源期刊 广东工业大学学报 学科 数学
关键词 皮尔逊积距相关系数 斯皮尔曼秩次相关系数 肯德尔秩次相关系数 序统计量相关系数 基尼相关 二元高斯分布 脉冲噪声
年,卷(期) 2012,(3) 所属期刊栏目 特约综述
研究方向 页码范围 12-17
页数 分类号 O212.4|O211.5
字数 4072字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-7162.2012.03.002
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐维超 广东工业大学自动化学院 21 145 5.0 11.0
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研究主题发展历程
节点文献
皮尔逊积距相关系数
斯皮尔曼秩次相关系数
肯德尔秩次相关系数
序统计量相关系数
基尼相关
二元高斯分布
脉冲噪声
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
广东工业大学学报
双月刊
1007-7162
44-1428/T
16开
广东省广州市东风东路729号
1974
chi
出版文献量(篇)
2262
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2
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11966
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