Minerva软件包R中MIC-R2在矿井功能中的意义

Question

R中的minerva包提供了两个向量、两个矩阵的最大信息系数(MIC)值。返回MIC值的mine()函数还返回其他一些参数值。其中之一是MIC-R2。从帮助选项中，我了解到MIC-R2意味着MIC和Pearson系数之间的差异。

在密涅瓦的包裹里，

  [MIC,MEV, MCN,MIC-R2]=mine(X,Y,..)    

在检测相关性方面，MIC-R2而不是MIC的统计意义是什么？

Answer 1

MIC和R^2都是检测相关性的方法。MIC-R^2不是用来检测相关性的，它是对相关关系的非线性度量。它越高，关系就越非线性。

皮尔逊相关系数，让我们称之为R，可以被认为是衡量数据是否适合线性回归线(最佳拟合线)。然而，R可能是负的，所以人们喜欢用R^2代替，因为它基本上是做相同的事情，它在0到1之间。

MIC也在0到1之间，但与R^2不同的是，它给出了非线性关系的高值.因此，当存在线性关系时，这两者将是非常相似的(MIC-R^2接近于0)，而当存在非线性关系时则会非常不同(MIC-R^2接近1)。