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J-GLOBAL ID：202102216045690673   整理番号：21A1071513

限られたサンプルを持つ2つの離散非対称変数間の相互情報の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimating the Mutual Information between Two Discrete, Asymmetric Variables with Limited Samples

著者 (2件)： Hernandez Damian G. ,  Samengo Ines
資料名： Entropy (Web)  (Entropy (Web))
巻： 21  号： 6  ページ： 623  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7179A  ISSN： 1099-4300  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 2つの変数の間の非線形,統計的依存性の強度は,多くの研究分野における重要事項である。そのような関係を定量化するための確立された測度は相互情報である。しかし,限られたサンプルからの相互情報の推定は,挑戦的なタスクである。相互情報が2つのエントロピーの差であるので,エントロピーの既存のBayes推定器は,情報を推定するために使用する可能性があった。しかし,この手順は,まだ極度にアンダーサンプリングされたレジームで偏っている。ここでは,2つの変数のうちの1つが最小エントロピーの1つを十分サンプリングする,それらの事例に適用できる代替推定子を提案した。他の変数,ならびに継手と条件付分布,は,極度にアンダーサンプリングできる。非常に低いバイアスを示す一貫した推定子を得て,サンプリングデータが少数の一致を含む場合でも以前の方法より優れている。他のBayes推定器と同様に,提案は,それらが関連する特定の方法をモデル化すること無しに,2つの変数間の相互作用の強さに焦点を当てた。著者らの方法の特徴的特性は,相互情報量を決定する主なデータ統計量が,大きなエントロピー可変レジスタが一致するそれらの状態における低エントロピー変数の条件付き分布の不均一性であることである。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  相互作用 ,  測度 ,  レジスタ ,  *非対称性 ,  Bayes推定 ,  相互情報量 ,  統計量 ,  バイアス ,  不均一性 ,  推定量
準シソーラス用語： アンダーサンプリング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Bayes推定 ,  相互情報 ,  バイアス ,  サンプリング

分類 (4件)： 数値計算  (JE02000J) ,  統計学  (AB08000H) ,  統計的品質管理  (KB04030W) ,  統計力学一般,多体問題  (BA08010Q)

引用文献 (46件)：

• Shannon, C.E. A mathematical theory of communication. Bell Syst. Tech. J. 1948, 27, 379-423.
• Cover, T.M.; Thomas, J.A. Elements of Information Theory; John Wiley & Sons: Hoboken, NJ, USA, 2012.
• Panzeri, S.; Treves, A. Analytical estimates of limited sampling biases in different information measures. Network Comput. Neural Syst. 1996, 7, 87-107.
• Samengo, I. Estimating probabilities from experimental frequencies. Phys. Rev. E 2002, 65, 046124.
• Paninski, L. Estimation of entropy and mutual information. Neural Comput. 2003, 15, 1191-1253.

タイトルに関連する用語 (4件)： サンプル ,  非対称 ,  変数 ,  推定