Câu hỏi được gắn thẻ «entropy»

Một đại lượng toán học được thiết kế để đo lượng ngẫu nhiên của một biến ngẫu nhiên.

1
Trực giác đằng sau các mẫu trao đổi theo giả thuyết null là gì?
Các thử nghiệm hoán vị (còn gọi là thử nghiệm ngẫu nhiên, thử nghiệm ngẫu nhiên lại hoặc thử nghiệm chính xác) rất hữu ích và có ích khi giả định phân phối bình thường theo yêu cầu, t-testkhông được đáp ứng và khi chuyển đổi các giá trị theo …
15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 
3
Định nghĩa và nguồn gốc của entropy chéo Cross
Không cần trích dẫn nguồn, Wikipedia định nghĩa entropy chéo của các phân phối rời rạc và Q làPPPQQQ H×( P; Q )= - Σxp ( x )đăng nhậpq( x ) .H×(P;Q)= =-Σxp(x)đăng nhập⁡q(x).\begin{align} \mathrm{H}^{\times}(P; Q) &= -\sum_x p(x)\, \log q(x). \end{align} Ai là người đầu tiên bắt đầu sử …
1
Định tính chéo là gì Entropy
Câu hỏi này đưa ra một định nghĩa định lượng về entropy chéo, theo công thức của nó. Tôi đang tìm kiếm một định nghĩa nổi tiếng hơn, wikipedia nói: Trong lý thuyết thông tin, entropy chéo giữa hai phân phối xác suất đo số bit trung bình cần thiết …
4
Khái niệm tập điển hình
Tôi nghĩ rằng khái niệm về bộ điển hình khá trực quan: một chuỗi độ dài nnn sẽ thuộc về bộ điển hình nếu xác suất của chuỗi xuất hiện cao. Vì vậy, bất kỳ chuỗi nào có khả năng sẽ có trong . (Tôi đang tránh định nghĩa chính …
1
Làm thế nào để entropy phụ thuộc vào vị trí và quy mô?
Các entropy của một phân phối liên tục với hàm mật độ được định nghĩa là tiêu cực của sự mong đợi của và do đó bằngffflog(f),log⁡(f),\log(f), Hf=−∫∞−∞log(f(x))f(x)dx.Hf=−∫−∞∞log⁡(f(x))f(x)dx.H_f = -\int_{-\infty}^{\infty} \log(f(x)) f(x)\mathrm{d}x. Chúng tôi cũng nói rằng bất kỳ biến ngẫu nhiên có phân phối có mật độ đều có …
1
Entropy vi sai
Entropy khác biệt của Gaussian RV là . Điều này phụ thuộc vàoσ, là độ lệch chuẩn.đăng nhập2( σ2 πe---√)đăng nhập2⁡(σ2πe)\log_2(\sigma \sqrt{2\pi e})σσ\sigma Nếu chúng ta bình thường hóa biến ngẫu nhiên để nó có phương sai đơn vị giảm entropy của nó. Đối với tôi điều này là phản …
5
Làm thế nào để thực hiện việc cắt bỏ các giá trị trong số lượng điểm dữ liệu rất lớn?
Tôi có một bộ dữ liệu rất lớn và thiếu khoảng 5% giá trị ngẫu nhiên. Các biến này có mối tương quan với nhau. Ví dụ R tập dữ liệu sau đây chỉ là một ví dụ đồ chơi với dữ liệu tương quan giả. set.seed(123) # matrix of …
12 r  random-forest  missing-data  data-imputation  multiple-imputation  large-data  definition  moving-window  self-study  categorical-data  econometrics  standard-error  regression-coefficients  normal-distribution  pdf  lognormal  regression  python  scikit-learn  interpolation  r  self-study  poisson-distribution  chi-squared  matlab  matrix  r  modeling  multinomial  mlogit  choice  monte-carlo  indicator-function  r  aic  garch  likelihood  r  regression  repeated-measures  simulation  multilevel-analysis  chi-squared  expected-value  multinomial  yates-correction  classification  regression  self-study  repeated-measures  references  residuals  confidence-interval  bootstrap  normality-assumption  resampling  entropy  cauchy  clustering  k-means  r  clustering  categorical-data  continuous-data  r  hypothesis-testing  nonparametric  probability  bayesian  pdf  distributions  exponential  repeated-measures  random-effects-model  non-independent  regression  error  regression-to-the-mean  correlation  group-differences  post-hoc  neural-networks  r  time-series  t-test  p-value  normalization  probability  moments  mgf  time-series  model  seasonality  r  anova  generalized-linear-model  proportion  percentage  nonparametric  ranks  weighted-regression  variogram  classification  neural-networks  fuzzy  variance  dimensionality-reduction  confidence-interval  proportion  z-test  r  self-study  pdf 
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookie và Chính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.