今回は、非線形の相関解析について取り上げて見ます。 これまでのブログでも相関解析は行なったきましたが、用いていた手法はピアソンの相関係数でした。 つまり、2つ以上の変数の”線形的”な関係の強弱を図る指標を用いていました。 今回は、非線形の相関関係を図れるMICという手法を用いて、相関の見え方がどう変化するかを見ていきます。 U字型の分布について 例えば、以下のようなプログラムで(x,y)の簡単なxの2乗関数のデータ分布を作って見ます。 計測したデータがこんな綺麗な分布になることは稀ですが、 実際に関数から作ったU字型の分布について、ピアソン相関を計算してみます。 ピアソン相関（Eは期待値） このような値が返ってきます。 ほぼ0のかなり小さな値で、相関が無いような結果が返ってきます。 明らかにX,Yについての関連があるデータに対しては、 相関を見出せる指標が欲しいところです。 U字型の分布の