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(凑热闹)高宏 vs 胡泽春 二位老师:如果 S_n(omega)=0 几处处处成立
我不懂,外行凑热闹,增加个人气。顺便传播一下我们在“Tanimoto similarity 谷本系数的置信区间”方面的工作。
一、截图:高宏 vs 胡泽春:如果S_n(omega)=0几处处处成立
图1 高宏老师博文截图
https://blog.sciencenet.cn/blog-3418723-1366689.html
文字版的摘录:
高宏:我的推理过程:若S(n)=0,则D[S(n)]=0,烦请胡老师指出问题
胡泽春:如果S_n(omega)=0几处处处成立,可以推出其期望和方差都等于0.
高宏:我在图中标的非常清楚,S(n)=0中的n是返回原点这一时刻的n,不是处处
……
胡泽春:S(n)是二元函数,还有一个变量omega没有写出来
高宏:我推理的前提条件是《随机过程》中的结论S(n)=0,即使S(n)是二元函数,我推理的结论D[S(n)]=0仍然成立, 请问我的推理哪里有问题?
二、凑热闹:上面的讨论,是不是“无限样本”和“有限样本”之间的关系?
(1) 当样本容量为无穷大时,
即胡泽春老师的结论:“如果 S_n(omega)=0 几处(几乎)处处成立,可以推出其期望和方差都等于0.”
(2)在有限的样本容量下,S(n) 一般不等于 0。
即高宏老师的结论。
不懂。请两位老师指教!
三、传播:Tanimoto similarity 谷本系数的置信区间,以及对应的 Pearson Product-moment Correlation Coefficient 相关系数
Tanimoto similarity 谷本相似性系数、皮尔逊相关系数的置信区间示例,如下图:
图2 Figure 1. The confidence intervals of Pearson correlation coefficient and Tanimoto similarity, the solid lines are calculated by the explicit analytical expressions. (a1)(a2) ρ = -0.3, p = 2, q = -1, (b1)(b2) ρ = 0, p = 0, q = 0, (c1)(c2) ρ = 0.85, p = 0.1, q = -0.2
https://ieeexplore.ieee.org/document/8630700
上图以及更多的细节,请看我们的会议论文“An explicit analytical estimation of the validity of the Tanimoto similarity by confidence intervals in mathematical statistics”。
该会议论文里面公式(8)的录入,有+、-号错误。
正确的公式为:
图3 正确的公式(8)
特此纠正。向您致歉!
该公式是对 Leo Egghe, Loet Leydesdorff 等人有关公式的具体使用。
该会议论文的程序等其它内容,尚未发现其它错误。只见公式(8)有录入有误。
参考资料:
[1] 高宏,2022-12-05,胡泽春教授:我的推理到底有什么问题?
https://blog.sciencenet.cn/blog-3418723-1366689.html
[2] R. A. Fisher, "Frequency distribution of the values of the correlation coefficient in samples from an indefinitely large population", Biometrika, vol. 10, no. 4, pp. 507-521, May. 1915.
doi: 10.2307/2331838
[3] Confidence interval. Encyclopedia of Mathematics.
https://encyclopediaofmath.org/wiki/Confidence_estimation
相关链接:
[1] 2022-05-22,[困惑] 置信区间与测量误差:到底是怎么回事?
https://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1339704.html
[2] Zheng-Ling Yang, Reng-Xiang Liu, Zhen-Zhen Li, Jin-Yi Hou, and Jun Zhang. An explicit analytical estimation of the validity of the Tanimoto similarity by confidence intervals in mathematical statistics [C]. Proceedings of the 2018 13th World Congress on Intelligent Control and Automation, July 4-8, 2018 Changsha, China, 979-984
DOI: 10.1109/WCICA.2018.8630700
https://ieeexplore.ieee.org/document/8630700
[3] 2019-07-16,会议论文公式纠错:Tanimoto similarity 谷本系数的置信区间
https://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1189819.html
[4] 2021-08-04,[资料搜集] 生成n 个相关的高斯分布随机数
https://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1298315.html
[5] 2021-08-03,[求证] 生成指定相关系数为ρ 的两个正态分布随机数
https://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1298177.html
[6] 2020-07-20,[严肃内容] 鲁索(Rousseau)教授对皮尔逊相关系数实质认识的图示
https://blog.sciencenet.cn/blog-107667-1242781.html
感谢您的指教!
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