Howtosignalprocessing
- Comment calculer l'entropie d'un échantillon?
- Qu'est-ce que l'entropie de l'échantillon croisé?
- Peut approximer l'entropie être négative?
- Quelle est la dimension d'intégration dans l'entropie de l'échantillon?
Comment calculer l'entropie d'un échantillon?
Si x peut prendre les valeurs x 1,…, x n et p (x) est la probabilité associée à ces valeurs données x ∈ X, l'entropie est définie comme: H (x) = - ∑ x ∈ X P (x) journal P (x) .
Qu'est-ce que l'entropie de l'échantillon croisé?
L'entropie de l'échantillon croisé (CSE) permet d'analyser le niveau d'association entre deux séries chronologiques qui ne sont pas nécessairement stationnaires. Les critères actuels pour estimer le CSE sont basés sur l'hypothèse de normalité, mais cette condition n'est pas nécessairement satisfaite dans la réalité.
Peut approximer l'entropie être négative?
L'entropie approximative ne doit pas être négative car le PDF et la distribution conditionnelle doivent normalement s'intégrer à 1. Les constantes lagrangiennes sont également non négatives. L'entropie négative n'a pas de sens. L'entropie ne doit pas être inférieure à 0.
Quelle est la dimension d'intégration dans l'entropie de l'échantillon?
Des détails. L'entropie de l'échantillon est calculée en utilisant: HQ (m, r) = log (cq (m, r) / cq (m + 1, r)), où m est la dimension d'incorporation et R est le rayon du voisinage.
