Niedawno przeczytałem dwa artykuły. Pierwszy dotyczy historii korelacji, a drugi nowej metody o nazwie Maksymalny współczynnik informacyjny (MIC). Potrzebuję twojej pomocy w zrozumieniu metody MIC w celu oszacowania nieliniowych korelacji między zmiennymi.
Ponadto instrukcje dotyczące jego używania w języku R można znaleźć na stronie internetowej autora (w części Pliki do pobrania ):
Mam nadzieję, że będzie to dobra platforma do dyskusji i zrozumienia tej metody. Moim zainteresowaniem jest omówienie intuicji stojącej za tą metodą i sposobu jej rozszerzenia, jak powiedział autor.
„ ... potrzebujemy rozszerzeń MIC (X, Y) do MIC (X, Y | Z). Chcemy wiedzieć, ile danych jest potrzebnych do uzyskania stabilnych oszacowań MIC, jak podatne na wartości odstające, jakie trzy - lub relacje o wyższym wymiarze, za którymi tęskni, i wiele więcej. MIC to wielki krok naprzód, ale jest wiele innych kroków do podjęcia. ”