informasi timbal balik adalah konsep dari teori informasi. Ini adalah ukuran ketergantungan bersama antara dua variabel acak, yang tidak, seperti koefisien korelasi biasa, terbatas pada variabel skalar.
Mengapa dan kapan kita harus menggunakan Informasi Reksa atas pengukuran korelasi statistik seperti "Pearson", "spearman", atau "Kendall's
Baru-baru ini, saya membaca dua artikel. Yang pertama adalah tentang sejarah korelasi dan yang kedua adalah tentang metode baru yang disebut Maximal Information Coefficient (MIC). Saya butuh bantuan Anda untuk memahami metode MIC untuk memperkirakan korelasi non-linear antara variabel. Selain itu,...
Misalkan saya memiliki dua set dan dan distribusi probabilitas gabungan atas set ini . Misalkan dan menunjukkan distribusi marginal lebih dari dan masing-masing.XXXYYYp(x,y)p(x,y)p(x,y)p(x)p(x)p(x)p(y)p(y)p(y)XXXYYY Informasi timbal balik antara dan didefinisikan
pertanyaan saya khususnya berlaku untuk rekonstruksi
Saya telah bekerja dengan informasi timbal balik untuk beberapa waktu. Tetapi saya menemukan ukuran yang sangat baru dalam "dunia korelasi" yang juga dapat digunakan untuk mengukur independensi distribusi, yang disebut "korelasi jarak" (juga disebut korelasi Brown):
Tes permutasi (juga disebut tes pengacakan, uji pengacakan ulang, atau tes yang tepat) sangat berguna dan berguna ketika asumsi distribusi normal yang diperlukan misalnya, t-testtidak terpenuhi dan ketika transformasi nilai dengan peringkat dari tes non-parametrik seperti Mann-Whitney-U-testakan...
Ketika melihat vektor eigen dari matriks kovarians, kita mendapatkan arah varians maksimum (vektor eigen pertama adalah arah di mana data paling bervariasi, dll.); ini disebut analisis komponen utama (PCA). Saya bertanya-tanya apa artinya melihat vektor-vektor eigen / nilai-nilai matriks informasi...
Adapun judulnya, idenya adalah menggunakan informasi timbal balik, di sini dan setelah MI, untuk memperkirakan "korelasi" (didefinisikan sebagai "seberapa banyak yang saya ketahui tentang A ketika saya tahu B") antara variabel kontinu dan variabel kategorikal. Saya akan memberi tahu Anda pemikiran...
Dapatkah informasi timbal balik melalui entropi bersama: 0≤I(X,Y)H(X,Y)≤10≤I(X,Y)H(X,Y)≤1 0 \leq \frac{I(X,Y)}{H(X,Y)} \leq 1 didefinisikan sebagai: "Peluang menyampaikan informasi dari X ke Y"? Saya minta maaf karena begitu naif, tetapi saya belum pernah mempelajari teori informasi, dan saya...
Salah satu cara untuk menghasilkan embeddings kata adalah sebagai berikut ( mirror ): Dapatkan kopral, misalnya "Saya menikmati terbang. Saya suka NLP. Saya suka belajar dalam-dalam." Bangun kata cooccurrence matrix dari itu: Lakukan SVD pada , dan pertahankan kolom pertama...
Saya memiliki keraguan yang sangat mendasar. Maaf jika ini mengganggu sedikit. Saya tahu bahwa nilai Mutual Information harus lebih besar dari 0, tetapi haruskah itu kurang dari 1? Apakah dibatasi oleh nilai tertinggi? Terima kasih,
Di sini, "bobot bukti" (WOE) adalah istilah umum dalam literatur ilmiah dan pembuatan kebijakan yang diterbitkan, paling sering terlihat dalam konteks penilaian risiko, yang didefinisikan oleh: w ( e : h ) = logp ( e | h )p ( e | h¯¯¯)w(e:h)=logp(e|h)p(e|h¯)w(e : h) =
Saya telah melihat beberapa pembicaraan oleh non-ahli statistik di mana mereka tampaknya menemukan kembali langkah-langkah korelasi menggunakan informasi timbal balik daripada regresi (atau tes statistik setara / terkait erat). Saya ambil ada alasan bagus ahli statistik tidak mengambil pendekatan...
Saya sedikit bingung. Bisakah seseorang menjelaskan kepada saya bagaimana menghitung informasi timbal balik antara dua istilah berdasarkan matriks dokumen-jangka dengan kemunculan istilah biner sebagai bobot? Document1Document2D o c ument3′Why′111′How′101′Wh en′111′Wh e r...
Saya mencoba menerapkan ide informasi timbal balik ke pemilihan fitur, seperti yang dijelaskan dalam catatan kuliah ini (di halaman 5). Platform saya adalah Matlab. Satu masalah yang saya temukan ketika menghitung informasi timbal balik dari data empiris adalah bahwa angka selalu bias ke atas....
Saya ingin mengukur hubungan antara dua variabel, A dan B, menggunakan informasi timbal balik. Cara untuk menghitungnya adalah dengan membuang pengamatan (lihat contoh kode Python di bawah). Namun, faktor apa yang menentukan jumlah sampah yang masuk akal? Saya perlu perhitungan yang cepat jadi saya...
Misalkan saya punya satu sampel frekuensi dari 4 peristiwa yang mungkin: Event1 - 5 E2 - 1 E3 - 0 E4 - 12 dan saya memiliki probabilitas yang diharapkan dari peristiwa saya terjadi: p1 - 0.2 p2 - 0.1 p3 - 0.1 p4 - 0.6 Dengan jumlah frekuensi yang diamati dari empat acara saya (18) saya dapat...
Saya kesulitan membangun intuisi tentang entropi bersama. = ketidakpastian dalam distribusi bersama p ( x , y ) ; H ( X ) = ketidakpastian dalam p x ( x ) ; H ( Y ) = ketidakpastian dalam p y ( y )
Saya mencoba memahami bentuk normal dari informasi timbal balik yang bijaksana. npmi=pmi(x,y)log(p(x,y))npmi=pmi(x,y)log(p(x,y))npmi = \frac{pmi(x,y)}{log(p(x,y))} Mengapa probabilitas log joint menormalkan informasi mutual pointwise antara [-1, 1]? Informasi timbal balik yang bijak...
Apa perbedaan antara Korelasi Silang dan Informasi Saling Menguntungkan. Masalah apa yang bisa dipecahkan dengan menggunakan langkah-langkah ini dan kapan waktu yang tepat untuk menggunakan salah satunya. Terima kasih atas komentarnya. Untuk mengklarifikasi, pertanyaan tersebut didorong oleh minat...