Coefficient de corrélation entre deux tableaux de points 2D?

J'ai deux tableaux de points 2D et j'ai besoin d'estimer leur corrélation. Quelle formule dois-je utiliser?

Exemple de tableaux:

X : ((1, 5), (2, 5), (1, 7), (4, 1)),

$X: ((1,5),(2,5),(1,7),(4,1)),$

Y : ((3, 4), (1, 6), (4, 6), (4, 3)) .

$Y: ((3,4),(1,6),(4,6),(4,3)).$

correlation

— Dmytro Savochkin
source

Une référence est Tobler, WR 1965. Calcul de la correspondance des modèles géographiques. Papers in Regional Science 15: 131–139. doi: 10.1111 / j.1435-5597.1965.tb01318.x

— Nick Cox

Une autre référence (beaucoup plus récente et accessible) jstatsoft.org/v52/c01/paper

— Nick Cox

Corrélation brownienne? Il peut être calculé entre des tableaux de n'importe quelle dimensionnalité, même différente.

— ttnphns

Merci pour vos réponses! Pour l'instant, j'ai commencé à essayer la corrélation brownienne et le coefficient RV. Le coefficient de Tobler (si j'ai bien compris) n'est pas symétrique et cela me semble un inconvénient, donc je ne l'ai pas essayé.

— Dmytro Savochkin du

Pourquoi pas la covariance de distance ou la corrélation de distance? en.wikipedia.org/wiki/Distance_correlation#Distance_covariance

— wordsforthewise

Le Pyramid Match Kernel est une technique flexible pour estimer une force de correspondance normalisée entre des ensembles de points multidimensionnels. Il est analogue à à bien des égards (symétrique, valeurs en ), et pourrait convenir à vos besoins. $R^2$ $[0,1]$

— GeoMatt22
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