【摘 要】
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变量之间的相关系数在统计学研究中一直备受关注,它在模型选择、高维数据降维等方面都起到重要的作用.当今应用最广泛的度量方法是Pearson相关系数,但有一定的局限性,如仅能度量线性的对称关系.为了超越这些局限性,许多学者给出了新的相关度量方法Zheng et al.（2012）[1]提出了一种度量非线性、不对称关系的指标.但Zheng et al.（2012）对GMC估计用的是Kernel方法.本文
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变量之间的相关系数在统计学研究中一直备受关注,它在模型选择、高维数据降维等方面都起到重要的作用.当今应用最广泛的度量方法是Pearson相关系数,但有一定的局限性,如仅能度量线性的对称关系.为了超越这些局限性,许多学者给出了新的相关度量方法Zheng et al.（2012）[1]提出了一种度量非线性、不对称关系的指标.但Zheng et al.（2012）对GMC估计用的是Kernel方法.本文利用局部线性回归方法对GMC进行了重新估计,并与Zheng et al.（2012）的Kernel方法进行了比较.模拟结果将表明两种方法在对GMC进行估计时的优缺点.
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