la mia domanda si applica in particolare alla ricostruzione della rete
la mia domanda si applica in particolare alla ricostruzione della rete
Risposte:
La correlazione misura la relazione lineare (correlazione di Pearson) o la relazione monotonica (correlazione di Spearman) tra due variabili, X e Y.
Le informazioni reciproche sono più generali e misurano la riduzione dell'incertezza in Y dopo aver osservato X. È la distanza KL tra la densità articolare e il prodotto delle singole densità. Quindi l'MI può misurare le relazioni non monotoniche e altre relazioni più complicate.
Per aggiungere alla risposta di Rob ... per quanto riguarda il reverse engineering di una rete, l'MI può essere preferito rispetto alla correlazione quando si desidera estrarre collegamenti causali piuttosto che associativi nella propria rete. Le reti di correlazione sono puramente associative. Ma per MI, hai bisogno di più dati e potenza di elaborazione.