Math 如何计算时间段之间的相关性

如果我有两个时间间隔列表：

列表1:
1.2010-06-06至2010-12-12
2.2010-05-04至2010-11-02
3.2010-02-04至2010-10-08
4.2010-04-01至2010-08-02
5.2010-01-03至2010-02-02

及 清单2:
1.2010-06-08至2010-12-14
2.2010-04-04至2010-10-10
3.2010-02-02至2010-12-16

计算两个列表之间某种相关性或相似性因子的最佳方法是什么

谢谢

你可以试试

但是，您应该知道，您有向量数据（开始、长度），并且算法假设它们之间存在函数依赖关系。这取决于数据的语义，这一点在问题中并不清楚

嗯

您可以尝试使用

但是，您应该知道，您有向量数据（开始、长度），并且算法假设它们之间存在函数依赖关系。这取决于数据的语义，这一点在问题中并不清楚

嗯

---

这是数据的范围，还是仅仅是一个样本，让您了解您的结构

只是一些关于如何看待这个的想法。。。我很抱歉，如果这是多余的，以你目前的状态看这套

对于这样的间隔比较，我想到了两个基本概念：绝对或相对。相对比较将忽略间隔数据的绝对时间，并查找两组中出现但不一定同时出现的重复结构或特征。绝对的版本会考虑同时发生的事件是相关的，并且如果一年中发生了一些事情，那么如果每周发生一件事也不重要。您可以通过了解数据的来源来进行区分

如果它是可供您决定关联的数据总量，那么它将归结为关于什么构成“相关性”的一些假设。例如，如果你对正在发生的事情有一个特定的模型，例如开始时间、停止时间（失败）模型，你可以评估观察一个序列的可能性。然而，如果没有更多的示例数据，您似乎不可能做出任何确定的结论

两组中的第一个间隔几乎相同，因此它们将对我能想到的两组的任何相关性度量产生重大影响。如果这组数据有一个随机模型，我希望很多模型都会显示这两个观察结果，并且“不太可能”正因为如此

评估“相似性”的一种方法是询问时间轴的哪一部分被覆盖（可能概括为多个覆盖），并在此基础上比较两组

另一种可能性是分配一个函数，在这些事件的总间隔中，在任何特定的一天中发生的每个序列中添加一个函数。这样，您就拥有了一个连续函数，其中包含对同一日期的多个事件的基本描述。计算这两组数据之间的相关性可能会给出结构相似性的建议，但同样地，你需要更多的数据组才能得出任何结论

---

好吧，那有点漫无边际。祝你的项目好运

这是数据的范围，还是仅仅是一个样本，让您了解您的结构

只是一些关于如何看待这个的想法。。。我很抱歉，如果这是多余的，以你目前的状态看这套

对于这样的间隔比较，我想到了两个基本概念：绝对或相对。相对比较将忽略间隔数据的绝对时间，并查找两组中出现但不一定同时出现的重复结构或特征。绝对的版本会考虑同时发生的事件是相关的，并且如果一年中发生了一些事情，那么如果每周发生一件事也不重要。您可以通过了解数据的来源来进行区分

如果它是可供您决定关联的数据总量，那么它将归结为关于什么构成“相关性”的一些假设。例如，如果你对正在发生的事情有一个特定的模型，例如开始时间、停止时间（失败）模型，你可以评估观察一个序列的可能性。然而，如果没有更多的示例数据，您似乎不可能做出任何确定的结论

两组中的第一个间隔几乎相同，因此它们将对我能想到的两组的任何相关性度量产生重大影响。如果这组数据有一个随机模型，我希望很多模型都会显示这两个观察结果，并且“不太可能”正因为如此

评估“相似性”的一种方法是询问时间轴的哪一部分被覆盖（可能概括为多个覆盖），并在此基础上比较两组

另一种可能性是分配一个函数，在这些事件的总间隔中，在任何特定的一天中发生的每个序列中添加一个函数。这样，您就拥有了一个连续函数，其中包含对同一日期的多个事件的基本描述。计算这两组数据之间的相关性可能会给出结构相似性的建议，但同样地，你需要更多的数据组才能得出任何结论

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好吧，那有点漫无边际。祝你的项目好运

你好，贝里萨利斯！[算法假设它们之间存在函数依赖关系]：我可以了解更多细节吗？[这取决于数据的语义]：请问，我如何澄清我的问题，遗漏了什么？谢谢：）@ibiza请先阅读第二个链接，如果您对任何算法有疑问，请发布另一个问题。@belisarius:好的，我会花很多时间仔细阅读。你的回答几乎已经被接受了：p谢谢@第二篇论文是关于我的