Cause-effect pairs | KaggleGiven samples from a pair of variables A, B, find whether A is a cause of B.
「相関係数ã€ã£ã¦ãªã‚“ã§ã™ã‹ï¼Ÿ -æ„味ã¨åˆ©ç‚¹ã¨æ¬ 点をã‚ã‹ã‚Šã‚„ã™ã- - Data Science by R and Python
「相関ã€ã£ã¦ä½•ï¼Ž 統計å¦ã‚’å¦ã‚“ã ã“ã¨ãŒã‚ã‚Œã°ã€èª°ã‚‚ãŒä¸€åº¦ã¯èžã„ãŸã“ã¨ãŒã‚る「相関ã€ã¨ã„ã†è¨€è‘‰ã€‚最近ã§ã¯ã€é«˜æ ¡ã§ã‚‚扱ã‚れる概念ã«ãªã£ãŸã‚ˆã†ã§ã™ãŒã€ã€Œç›¸é–¢ã€ã£ã¦ã„ã£ãŸã„何ã§ã—ょã†ã‹ï¼Ÿæ•™ç§‘書（ã¨ã„ã†åã®Wikipedia）ã«ã¯ã“ã†ã„ã†é¢¨ã«æ›¸ã‹ã‚Œã¦ã„ã¾ã™ã€‚ 相関係数（ãã†ã‹ã‚“ã‘ã„ã™ã†ã€è‹±: correlation coefficient）ã¨ã¯ã€2 ã¤ã®ç¢ºçŽ‡å¤‰æ•°ã®é–“ã®ç›¸é–¢ï¼ˆé¡žä¼¼æ€§ã®åº¦åˆã„）を示ã™çµ±è¨ˆå¦çš„指標ã§ã‚る。原則ã€å˜ä½ã¯ç„¡ãã€âˆ’1 ã‹ã‚‰ 1 ã®é–“ã®å®Ÿæ•°å€¤ã‚’ã¨ã‚Šã€1 ã«è¿‘ã„ã¨ãã¯2 ã¤ã®ç¢ºçŽ‡å¤‰æ•°ã«ã¯æ£ã®ç›¸é–¢ãŒã‚ã‚‹ã¨ã„ã„ã€âˆ’1 ã«è¿‘ã‘ã‚Œã°è² ã®ç›¸é–¢ãŒã‚ã‚‹ã¨ã„ã†ã€‚0 ã«è¿‘ã„ã¨ãã¯ã‚‚ã¨ã®ç¢ºçŽ‡å¤‰æ•°ã®ç›¸é–¢ã¯å¼±ã„ã€‚å› ã¿ã« 1 ã‚‚ã—ã㯠−1 ã¨ãªã‚‹å ´åˆã¯ 2 ã¤ã®ç¢ºçŽ‡å¤‰æ•°ã¯ç·šå½¢å¾“属ã®é–¢ä¿‚ã«ã‚る。 ã“ã“ã§ã¯ã€ç›¸é–¢ã§ã¯ãªãã€ç›¸é–¢ä¿‚æ•°ã¨ã„ã†è¨€è‘‰ã‚’用ã„ã¦ã„ã¾ã™ã。「相関ã€ã¨ã„ã†ã®ã¯ã€2ã¤ä»¥ä¸Šã®ã‚‚ã¨ãŒã‚ã‚‹ã¨ãã«ã€ãれら
「21世紀ã®ç›¸é–¢ã€HSICã®åŽŸè«–æ–‡"Measuring Statistical Dependence with Hilbert-Schmidt Norms" (Gretton et al., Algorithmic Learning Theory, 2005)メモランダム- 渋谷駅å‰ã§åƒãデータサイエンティストã®ãƒ–ãƒã‚°
相変ã‚らãšã†ã¡ã®ãƒãƒ¼ãƒ ã§ã¯è«–文輪èªä¼šã‚’ã‚„ã£ã¦ã¾ã—ã¦ã€å…ˆæ—¥åƒ•ãŒæ‹…当ã—ãŸã®ãŒã€Œ21世紀ã®ç›¸é–¢ã®æœ¬å‘½ã€HSIC (Hilbert-Schmidt Independence Criteria)ã®åŽŸè«–æ–‡ãŸã‚‹ã“ã„ã¤â†“ã§ã—ãŸã€‚ Measuring Statistical Dependence with Hilbert-Schmidt Norms (Gretton et al., Algorithmic Learning Theory, 2005) HSICã¨è¨€ãˆã°@motivic_æ°ã®æ‰‹ã«ã‚ˆã‚‹ä¸€æ˜¨å¹´å¤ã®TokyoRã§ã®ç™ºè¡¨ãŒä¸€ç•ªãƒŠã‚¤ã‚¹ãªè§£èª¬ã ã¨æ€ã„ã¾ã™ã€‚ 21世紀ã®æ‰‹æ³•å¯¾æ±º (MIC vs HSIC) 追記 HSIC関連ã ã¨éˆ´æœ¨å…ˆç”Ÿã®ã“れもãŠå‹§ã‚(昔紹介ã—ãŸã‹ã‚‚ Bayes Independence Test - HSIC ã¨æ€§èƒ½ã‚’比較ã™ã‚‹- http://t.co/IMWUpB5qEu— motivi
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