Существует ли нейронная сеть для поиска коэффициента корреляции?
Всем доброго времени суток.
В процессе работы возникла необходимость найти корреляционную зависимость рядов данных.
Пример: у меня есть база данных с несколькими таблицами, в каждой из которых всего по 2 столбца - это и есть наши ряды. Данные в каждой таблице синтезированы с помощью разных неизвестных мне алгоритмов. Существует ли нейронная сеть, способная посчитать коэффициент корреляции, не задумываясь о природе происхождения данных?
Простите за битое изложение вопроса - опыта в мат. статистике мало (семестр в университете буквально), а задачу нужно решить. Возможно, я слишком заморачиваюсь и существуют какие-то методы, которые позволяют без применения нейронных сетей выполнить эту задачу универсально и с достаточно большой точностью. Если Вам известно о таковых - посоветуйте литературу или хотя бы запрос в гугл, пожалуйста.
Возможно, я слишком заморачиваюсь и существуют какие-то методы, которые позволяют без применения нейронных сетей выполнить эту задачу универсально и с достаточно большой точностью.
К ответу коллеги дополню - этот коэффициент применим только если известно, что исходные данные имеют нормальное распределение и если они (данные) измерены в шкалах интервалов или отношений. Для данных измеренных в других шкалах - порядка, номинальной, дихатомической - используют другие аналоги данной формулы.
Литература - если для справки - Кобзарь А.И "Прикладная математическая статистика".
Если для изучения - любая книга по матстатистике, где есть раздел "корреляционный анализ".
Сложный
