条件相关性:什么叫做向量组[朗读]

就是指一个事件发生,不会影响另一个事件的发生或不发生,两个事件是相互独立的,不会互相影响.也指两个事件没有相关性,相关系数为0。

相关性一般是判断事件与条件的有关程度的若向量组的单位向量是正向平行的话就说明条件与事件正相关若为反向平行则为反相关若偏离程度越大则不相关的可能性越大。

两个向量线性无关的充要条件是他们的对应分量不成比例.显然,vector【-8,12,-4】和vector【2,-3,-1】对应分量不成比例.所以vector【-8,12,-4】和vector【2,-3,-1】linearlyindependent即线性无关。

如果你能理解互信息的含义,条件互信息也自然能够理解.互信息是一种独立性的度量,若随机变量x与y边缘独立,则mi(x,y)=0,否则mi(x,y)>0,且互信息越大,说明两个随机变量越相关.互信息是一种条件独立性的度量,若x与y在给定z=z的条件下独立,则mi(x,y|z=z)=0,否则mi(x,y|z=z).两者做差的目的是看引入辅助变量z以后,对x和y的独立性会产生什么影响.建议您看一下图模型(graphicalmodels)方面的相关文献,或者读一读thomasm.cover,joya.thomas的《elementsofinformationtheory》？

个人觉得典型相关分析主要是研究一组变量与另一组变量之间的相关性,满足的前提条件与简单相关分析类似,不过这里应该是多元正态分布.求高手。