Entropie, relativní entropie a sdílená (vazební) informace

Podobné dokumenty
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor nezávislost, funkce náhodného vektoru

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

PRAVDĚPODOBNOST ... m n

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

c) Pomocí Liouvillovy věty dokažte, že Liouvillovo číslo je transcendentí. xp 1 (p 1)! (x 1)p (x 2) p... (x d) p e x t f(t) d t = F (0)e x F (x),

Náhodný výběr 1. Náhodný výběr

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodná proměnná vybraná rozdělení

P2: Statistické zpracování dat

Definice obecné mocniny

8. Odhady parametrů rozdělení pravděpodobnosti

6. Posloupnosti a jejich limity, řady

jako konstanta nula. Obsahem centrálních limitních vět je tvrzení, že distribuční funkce i=1 X i konvergují za určitých

12. N á h o d n ý v ý b ě r

Kvantová a statistická fyzika 2 (Termodynamika a statistická fyzika)

Kapitola 5 - Matice (nad tělesem)

odhady parametrů. Jednostranné a oboustranné odhady. Intervalový odhad střední hodnoty, rozptylu, relativní četnosti.

Při sledování a studiu vlastností náhodných výsledků poznáme charakter. podmínek různé výsledky. Ty odpovídají hodnotám jednotlivých realizací

ZÁKLADNÍ STATISTICKÉ VÝPOČTY (S VYUŽITÍM EXCELU)

Komplexní čísla. Definice komplexních čísel

8. Analýza rozptylu.

Analýza a zpracování signálů. 3. Číselné řady, jejich vlastnosti a základní operace, náhodné signály

Seznámíte se s pojmem Riemannova integrálu funkce jedné proměnné a geometrickým významem tohoto integrálu.

procesy II Zuzana 1 Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Univerzita Karlova v Praze

Úloha II.S... odhadnutelná

3. Lineární diferenciální rovnice úvod do teorie

Pravděpodobnost a statistika Výpisky z cvičení Ondřeje Chocholy

Matematika 1. Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D / 13. Posloupnosti

Pro statistické šetření si zvolte si statistický soubor např. všichni žáci třídy (několika tříd, školy apod.).

Testujeme hypotézu: proti alternativě. Jednoduché třídění:

Budeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)

Pravděpodobnost a aplikovaná statistika

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

Abstrakt. Co jsou to komplexní čísla? K čemu se používají? Dá se s nimi dělat

UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

1 Nekonečné řady s nezápornými členy

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor

Správnost vztahu plyne z věty o rovnosti úhlů s rameny na sebe kolmými (obr. 13).

n=0 a n, n=0 a n = ±. n=0 n=0 a n diverguje k ±, a píšeme n=0 n=0 b n = t. Pak je konvergentní i řada n=0 (a n + b n ) = s + t. n=0 k a n a platí n=0

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Náhodný vektor

I. TAYLORŮV POLYNOM ( 1

Mezní stavy konstrukcí a jejich porušov. Hru IV. Milan RůžR. zbynek.hruby.

můžeme toto číslo považovat za pravděpodobnost jevu A.

I. TAYLORŮV POLYNOM. Taylorovy řady některých funkcí: Pro x R platí: sin(x) =

Intervalové odhady parametrů

n-rozměrné normální rozdělení pravděpodobnosti

Generování dvojrozměrných rozdělení pomocí copulí

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

Materiály k X33KUI, ČVUT, FEL, Vytvořeno dne 11/5/2006 7:07 PM. Seminární cvičení 2. Kódování a přenos informace

Statistika pro metrologii

V. Normální rozdělení

Znegujte následující výroky a rozhodněte, jestli platí výrok, nebo jeho negace:

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

i 1 n 1 výběrový rozptyl, pro libovolné, ale pevně dané x Roznačme n 1 Téma 6.: Základní pojmy matematické statistiky

Matematika 1. Ivana Pultarová Katedra matematiky, Fakulta stavební ČVUT v Praze. středa 10-11:40 posluchárna D Posloupnosti

MATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce

Dodatek 2: Funkce dvou proměnných 1/9

Rovnice. RNDr. Yvetta Bartáková. Gymnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou

6. P o p i s n á s t a t i s t i k a

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Sekvenční logické obvody(lso)

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

a logaritmickou funkci a goniometrické funkce. 6.1 Násobení řad. Podívejme se neprve na násobení mnohočlenů x = x x n a y = y y n.

7. Analytická geometrie

5. Posloupnosti a řady

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou

Spolehlivost a diagnostika

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2016

Popisná statistika. Zdeněk Janák 9. prosince 2007

Aplikovaná informatika. Podklady předmětu Aplikovaná informatika pro akademický rok 2006/2007 Radim Farana. Obsah. Algoritmus

Národní informační středisko pro podporu kvality

11. přednáška 16. prosince Úvod do komplexní analýzy.

ZS 2018/19 Po 10:40 T5

Pevnost a životnost - Hru III 1. PEVNOST a ŽIVOTNOST. Hru III. Milan Růžička, Josef Jurenka, Zbyněk Hrubý.

Markovovy řetězce s diskrétním časem (Discrete Time Markov Chain)

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI

9 NÁHODNÉ VÝBĚRY A JEJICH ZPRACOVÁNÍ. Čas ke studiu kapitoly: 30 minut. Cíl:

1. Zjistěte, jestli následující formule jsou tautologie. V případě záporné odpovědi určete k dané formuli konjunktivní a disjunktivní normální formu.

Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter.

14. B o d o v é o d h a d y p a r a m e t r ů

Odhady parametrů základního souboru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

z možností, jak tuto veličinu charakterizovat, je určit součet

VaR analýza citlivosti, korekce

STEJNOMĚRNÁ KONVERGENCE POSLOUPNOSTI A ŘADY FUNKCÍ

1.2. NORMA A SKALÁRNÍ SOUČIN

MATEMATIKA PŘÍKLADY K PŘÍJÍMACÍM ZKOUŠKÁM BAKALÁŘSKÉ STUDIUM MGR. RADMILA STOKLASOVÁ, PH.D.

2. Náhodná veličina. je konečná nebo spočetná množina;

3. Decibelové veličiny v akustice, kmitočtová pásma

UPLATNĚNÍ ZKOUŠEK PŘI PROHLÍDKÁCH MOSTŮ

Pravděpodobnost a matematická statistika

1. Měření ve fyzice, soustava jednotek SI

Náhoda. Pravděpodobnost výhry při sázce na barvu: p = 18/37 = 0,486 Průměrný zisk při n sázkách částky č: - n.č + 2.č.n.p = n.č.

Testy homoskedasticity v lineárním modelu

Funkce. RNDr. Yvetta Bartáková. Gymnázium, SOŠ a VOŠ Ledeč nad Sázavou

; c) lim. 1 3x C x 2 x 2 x 6 x 5 6. tg.sin x/ sin.tg x/ x n : e) lim. x a sin x b tg x. ; f) n. sin 1 p n. log 1 C 3p 1. b) 1 C 2.x.

ÚLOHA ČÍNSKÉHO LISTONOŠE, MATEMATICKÉ MODELY PRO ORIENTOVANÝ A NEORIENTOVANÝ GRAF

Náhodu bychom mohli definovat jako součet velkého počtu drobných nepoznaných vlivů.

OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN

Transkript:

Etroie, relativí etroie a sdíleá vazebí iformace Pojem iformace je říliš rozsáhlý a to, abchom jej komleě osali jedoduchou defiicí. Pro libovolou distribuci ravděodobosti můžeme defiovat tzv. etroii, jež má moho vlastostí otřebých ro měřeí iformace. Vzájemá iformace je seciálí říad více obecé veliči relativí etroie, což je míra diferece mezi dvěma ravděodobostmi rozděleími. Ní odvodíme jedoduché vlastosti těchto veliči.. Etroie míra ejistot áhodé roměé a možiě X X diskrétí áhodá roměá s ravděodobostí = {X= } X Defiice: HX = - Σ log X Poz.: 0 log 0 = 0 log 0 0 [ bit] Etroie je fukcioál distribuce, ezáleží a skutečých hodotách, ale a ravděodobostech. Ozačme středí hodotu E, X, ak očekávaá hodota áhodé roměé gx je : E gx = Σ g X EgX Poz.: gx = log /X HX = E log /X Lemma: HX 0 Dk: 0 log/ 0 Lemma: H b X = log b a H a X Dk: log b log b a log a

Př.:. X = 0. - def HX = - log - - log - = H 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0. 0.3 0. H 0. 0 0 0. 0. 0.3 0. 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 Př.: a = / b / X = c /8 d /8 HX = - / log / - / log / - /8 log /8 - /8 log /8 = -/ log - - = = /+/+3/8+3/8 = 7/. Sdružeá etroie a odmíěá etroie

Ní rozšíříme defiici ro áhodé roměé. X,Y - vektorové vjádřeí áhodé roměé, sdružeá distribuce, Defiice: Sdružeá etroie což lze vjádřit jako: HX,Y = -, log, HX,Y = - E log X, Y Defiice: Podmíěá etroie Nechť X,Y, HY X = HY X= X =- log = -, log =- E, log Y X Teorém: Řetězové ravidlo Dk.: HX,Y = HX +HY X HX,Y = -, log, = -, log = -, log -, log = - log -, log = HX +HY X Ekvivaletě lze sát: log X,Y = log X + log Y X Př.: 3

X Y 3 3 /8 /6 /3 /3 /6 /8 /3 /3 /6 /6 /6 /6 / 0 0 0 HX Y = Y=i HX Y=i i= = /H/, /, /8,/8 + /H/, /, /8,/8 + /H/, /, /,/ + + / H, 0, 0, 0 = /*7/+/*7/+/*+/*0 = /8 [bitů] Poz.: HY X HX Y ale: HX - HX Y = HY - HY X 3. Relativí etroie a sdíleá vazebí iformace - míra diferece mezi distribucemi Defiice: Relativí etroie mezi dvěma ravděodobostmi a D = log / = E log X/X X Poz.: 0 log 0/ = 0, log /0 = D 0 = Sdíleá iformace míra možství iformace, že jeda áhodá roměá obsahuje další áhodou roměou. To sižuje ejistotu jedé áhodé roměé vzhledem ke zalosti druhé.

Uvažujme X,Y se sdružeou ravděodobostí, a margiálími ravděodobostmi,. Vazebí iformace IX;Y je relativí etroie mezi sdružeou distribucí. IX;Y =, log, = D, = = E, log X, Y X Y Př.: Nechť X = 0, a eistují distribuce, ; 0 = r = r 0 = s = s D = r log r s D = s log s r + r log s r + s log r s a Je-li r = s ak D = D =0 Je-li r = / s = / ak: D = log + 3 log = / log 3 - + / log = = -/ log 3 +/ +/ =-/ log 3 = 0,075 [bitů] ale 3 D 3 = log + log = 3/ log 3 = 0,887 [bitů] Obecě: D D 5

. Vzájemý vztah mezi etroií a sdíleá iformace Sdíleá iformace, IX;Y =, log =, log,, = -, log +, log,, = - log - -, log = HX - HX Y, Vzhledem k smetrii lze sát: Platí-li ak tudíž IX; Y = HY - HY X HX,Y = HX + HY X IX; Y = HX +HY - HX,Y IX; X = HX +HX X = HX Alikací těchto výsledků dostáváme ásledující teorém: IX; Y = HX - HX Y IX; Y = HY - HY X IX; Y = HX +HY - HX,Y IX; Y = IY; X IX; X = HX 6

HX,Y HX Y IX; Y HY X HX HY Př.: ro zadáí z ř.. sočtěte: IX; Y = HX +HY - HX Y = HY- HY X= = 7/ - /8 = 3/8 = 0,375 [bitů] 5. Řetězová ravidla ro etroii, relativí etroii a sdíleou iformaci Etroie kolekce áhodých roměých je součtem odmíěých etroií Teorém: Nechť X, X,, X je osáo,,, ak HX, X,, X = HX i X i-,, X i= Dk.: HX, X = HX + HX X HX, X, X 3 = HX + HX, X 3 X = HX + HX X +HX 3 X, X HX, X,, X = HX + HX X + HX X -,, X = HX i X i-,, X i= 7

Ní defiujeme odmíěou sdíleou iformaci jako zmešeí ejistot o X vzhledem ke zalosti Y, je-li dáo Z. Defiice: IX; Y Z = HY Z - HY X, Z = = E,, z log X, Y Z X Z Y Z Teorém: Řetězové ravidlo ro iformaci IX, X,, X ; Y = IX i ;Y X i-,, X i= Dk.: IX, X,, X ; Y = HX, X,, X ; Y - HX, X,, X Y= = HX i X i-,, X - HX i X i-,, X, Y = i= i= = IX i ;Y X,, X i- i= Defiice: Podmíěá relativí etroie D = log = = E, log Y X Y X Relativí etroii mezi vlastími distribucemi dvojice áhodých roměých je možo vjádřit součtem relativí etroie a odmíěé relativí etroie. Teorém3: Řetězové ravidlo ro relativí etroii D,, = D + D 8

9 Dk.: D,, =, log,, =, log =, log +, log = D + D Ig. Aroštka Netrvalová e-mail: etrvalo@kiv.zcu.cz, ZČU v Plzi, FAV, KIV - místost: UK, tel.: 377635