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一个计算鞅差相关系数的快速算法
1
作者
尹宏
许凯
《应用概率统计》
北大核心
2025年第1期152-163,共12页
鞅差散度或鞅差相关系数被广泛地用于度量一维响应变量与多维预测变量关于条件均值独立性的偏离.根据定义直接计算样本鞅差散度的时间复杂度为O(n^(2)),其中n为样本量,这极大地限制了鞅差散度在大数据中的应用.为了能够快速计算两个一...
鞅差散度或鞅差相关系数被广泛地用于度量一维响应变量与多维预测变量关于条件均值独立性的偏离.根据定义直接计算样本鞅差散度的时间复杂度为O(n^(2)),其中n为样本量,这极大地限制了鞅差散度在大数据中的应用.为了能够快速计算两个一维随机变量的样本鞅差散度,本文提出一个简单的、准确的、时间复杂度为O(nlog(n))的快速算法.本文所提出的快速算法基本上只包含了一个排序步骤,所以容易实现.数值模拟的结果表明,本文所提出的算法显著优于对鞅差散度的蛮力算法,这给研究者在大数据集中探索复杂相依结构提供了很大的便利.
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关键词
鞅差相关系数
相依性度量
快速算法
归并排序
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题名
一个计算鞅差相关系数的快速算法
1
作者
尹宏
许凯
机构
浙江工商大学统计与数学学院
安徽师范大学数学与统计学院
出处
《应用概率统计》
北大核心
2025年第1期152-163,共12页
基金
国家自然科学基金项目(批准号:12271005,11901006)
安徽省自然科学基金(批准号:2308085Y06,1908085QA06)资助.
文摘
鞅差散度或鞅差相关系数被广泛地用于度量一维响应变量与多维预测变量关于条件均值独立性的偏离.根据定义直接计算样本鞅差散度的时间复杂度为O(n^(2)),其中n为样本量,这极大地限制了鞅差散度在大数据中的应用.为了能够快速计算两个一维随机变量的样本鞅差散度,本文提出一个简单的、准确的、时间复杂度为O(nlog(n))的快速算法.本文所提出的快速算法基本上只包含了一个排序步骤,所以容易实现.数值模拟的结果表明,本文所提出的算法显著优于对鞅差散度的蛮力算法,这给研究者在大数据集中探索复杂相依结构提供了很大的便利.
关键词
鞅差相关系数
相依性度量
快速算法
归并排序
Keywords
martingale difference correlation
dependency measure
fast algorithm
merge sort
分类号
O244 [理学—计算数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一个计算鞅差相关系数的快速算法
尹宏
许凯
《应用概率统计》
北大核心
2025
0
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