用于检测依赖性的广义 R 平方
统计方法学
2016-11-21 v3
摘要
检测两个随机变量之间的依赖性是一个基本问题。尽管 Pearson 相关系数能有效捕捉线性依赖，但在检测非线性和/或异方差模式时可能完全无能为力。我们引入一种新度量 G 平方(G-squared)用于检验两个单变量随机变量是否独立并衡量其关系强度。对于具有恒定误差方差的线性关系，G 平方几乎与 Pearson 相关系数的平方(R 平方)相同，并且具有变量间分段 R 平方的直观含义。它在处理非线性和异方差误差时尤其有效。我们提出 G 平方的两个估计量并证明其一致性。模拟表明，与几种最先进的方法相比，G 平方估计量属于最具功效的检验统计量之列。
引用
@article{arxiv.1604.02736,
title = {Generalized R-squared for Detecting Dependence},
author = {Xufei Wang and Bo Jiang and Jun S. Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.02736},
year = {2016}
}