[發(fā)明專利]事件型變量關聯(lián)性計算方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201711379860.0 | 申請日： | 2017-12-19 |
| 公開（公告）號： | CN108197169A | 公開（公告）日： | 2018-06-22 |
| 發(fā)明（設計）人： | 王智敏;王廣輝;李偉陽;鄭厚清;賈德香;柳占杰;于灝;陳光;陳睿欣;王玓;劉素蔚;施永益;錢仲文;黃建平;陳浩;張建松;沈思琪;董知周;蘇安龍;周小明;張佳鑫;周兵兵;寸馨;黃柏富;晏夢璇;許方園;施明泰;李浩松;許中平;李金;康泰峰 | 申請（專利權）人： | 國網能源研究院有限公司;國網浙江省電力有限公司;國網遼寧省電力有限公司;北京國網信通埃森哲信息技術有限公司 |
| 主分類號： | G06F17/30 | 分類號： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京八月瓜知識產權代理有限公司 11543 | 代理人： | 馬東瑞 |
| 地址： | 102200 北京市昌平*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 樣本集合 自變量 關聯(lián)性計算 因變量 關聯(lián)性 集合 計算事件 隨機抽取 樣本分類 準確度 事件性 數據項 配對 向量 樣本 重復 轉換 平衡 | ||
1.一種事件型變量關聯(lián)性計算方法，其特征在于，所述方法包括：
步驟1，將待計算關聯(lián)性的事件型變量的邏輯自變量按數值不同劃分為兩個集合a和b，每個集合中的邏輯自變量數值相同；
步驟2，確定a和b中元素個數較少的集合b，以及b中元素個數nb，從a中以平均分布為基礎，隨機抽取nb個元素，與b集合中所有元素共同組成邏輯自變量樣本集合xi，將自變量樣本集合對應的因變量數值組成一個因變量樣本集合yi，重復本步驟k次，生成k個邏輯自變量樣本集合，和k個因變量樣本集合；
步驟3，對步驟2中得到的每個自變量樣本集合，計算其與對應的因變量樣本集合的關聯(lián)性，生成k維關聯(lián)性向量；
步驟4，根據步驟3中的k維關聯(lián)性向量，計算事件型變量的關聯(lián)性。
2.如權利要求1所述的事件型變量關聯(lián)性計算方法方法，其特征在于，所述步驟4中，事件型變量關聯(lián)性，通過如下公式計算：
其中，Corrfinal表示事件型變量的最終關聯(lián)性數值。Corri表示k維關聯(lián)性向量中的第i個元素。
3.如權利要求1所述的事件型變量關聯(lián)性計算方法，其特征在于，所述k通過如下公式計算：
4.如權利要求1所述的事件型變量關聯(lián)性計算方法，其特征在于，所述步驟3中，樣本集合的關聯(lián)性計算方法，包括：
皮爾遜積矩相關系數模型、Kendall相關系數模型或Spearman相關系數模型。
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