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AbsoluteCorrelation

AbsoluteCorrelation[v,w]

ベクトル v とベクトル w の間の絶対相関を与える．

AbsoluteCorrelation[a,b]

行列 a と行列 b の絶対相互相関行列を与える．

AbsoluteCorrelation[a]

行列 a の絶対相関行列を与える．

AbsoluteCorrelation[dist]

多変量記号分布 dist の絶対相関行列を与える．

AbsoluteCorrelation[dist,i,j]

多変量記号分布 dist の(i,j)番目の絶対相関を与える．

詳細

AbsoluteCorrelation[v,w]は絶対相関の不偏推定を与える．
AbsoluteCorrelationは，集中化された（ゼロ平均の）ベクトルについてCovarianceを計算する．
AbsoluteCorrelationは，標準化された（ゼロ平均，単位分散）ベクトルについてCorrelationを計算する．
長さがのベクトルとベクトルについての絶対相関推定AbsoluteCorrelation[v,w]はによって与えられる．
次元がとで列のインデックスがとの行列とについて，AbsoluteCorrelation[a,b]は要素がで与えられる行列である，
列の行列の場合，AbsoluteCorrelation[a]はAbsoluteCorrelation[a, a]で与えられる行列である．
AbsoluteCorrelationはVectorQである任意のベクトルまたはMatrixQである任意の行列に使うことができる．
AbsoluteCorrelation[dist,i,j]はExpectation[x_ix_j,{x₁,x₂,…}∈dist]を与える．
AbsoluteCorrelation[dist]は第(i,j)項目がAbsoluteCorrelation[dist,i,j]で与えられる絶対相関行列を与える．

例題

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例 (3)

2つのベクトル間の絶対相関：

行列の絶対相関行列：

2つの行列の絶対相関行列：

スコープ (10)

データ (6)

厳密な入力は厳密な出力を与える：

近似入力は近似出力を与える：

複素ベクトル間の絶対相関：

大規模配列に使うことができる：

構造化配列を使うことができる（ガイドを参照のこと）：

数量を含むデータに使うことができる：

分布と過程 (4)

多変量連続分布についての絶対相関：

多変量離散分布についての絶対相関：

派生分布についての絶対相関：

データ分布について：

時点 s および t におけるランダム過程についての絶対相関行列：

アプリケーション (3)

2つの金融時系列の絶対相関を計算する：

AbsoluteCorrelationを使って線形関係を測ることができる：

AbsoluteCorrelationは単調関係しか検出することができない：

HoeffdingDを使ってさまざまな依存構造を検出することができる：

特性と関係 (8)

絶対相関行列は，対称かつ半正定値の行列である：

CovarianceおよびAbsoluteCorrelationは，ゼロ平均の分布について等しい：

CorrelationおよびAbsoluteCorrelationは，ゼロ平均および単位周辺分散について一致する：

AbsoluteCorrelationFunctionは，絶対相関行列の非対角項である：

リストについてのAbsoluteCorrelationFunctionは，絶対相関を使って計算することができる：

データについての絶対相関関数を計算する：

絶対相関を使う：

絶対相関はランダム行列の対角上のみで大きくなる傾向がある：

リストのそれ自身との絶対相関は二次モーメントである：

ランダムデータについて：

絶対相関行列の対角は二次モーメントである：

おもしろい例題 (1)

最小公倍数の配列の絶対相関を計算する：

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