論文の概要: Statistical Properties of the Entropy from Ordinal Patterns

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.07650v1
• Date: Thu, 15 Sep 2022 23:55:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-19 13:52:18.747499
• Title: Statistical Properties of the Entropy from Ordinal Patterns
• Title（参考訳）: 順序パターンからのエントロピーの統計的性質
• Authors: Eduarda T. C. Chagas, Alejandro. C. Frery, Juliana Gambini, Magdalena M. Lucini, Heitor S. Ramos, and Andrea A. Rey
• Abstract要約: 大規模な時系列モデルに対するエントロピー・統計複雑性の連立分布を知っていれば、今日まで利用できない統計テストが可能になるだろう。 実正規化エントロピーが零でも1でもないモデルに対して、経験的シャノンのエントロピーの分布を特徴づける。 2つの信号が同じシャノンのエントロピーを持つ順序パターンを生成するという仮説を否定するのに十分な証拠があるかどうかを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.551675080361335
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The ultimate purpose of the statistical analysis of ordinal patterns is to characterize the distribution of the features they induce. In particular, knowing the joint distribution of the pair Entropy-Statistical Complexity for a large class of time series models would allow statistical tests that are unavailable to date. Working in this direction, we characterize the asymptotic distribution of the empirical Shannon's Entropy for any model under which the true normalized Entropy is neither zero nor one. We obtain the asymptotic distribution from the Central Limit Theorem (assuming large time series), the Multivariate Delta Method, and a third-order correction of its mean value. We discuss the applicability of other results (exact, first-, and second-order corrections) regarding their accuracy and numerical stability. Within a general framework for building test statistics about Shannon's Entropy, we present a bilateral test that verifies if there is enough evidence to reject the hypothesis that two signals produce ordinal patterns with the same Shannon's Entropy. We applied this bilateral test to the daily maximum temperature time series from three cities (Dublin, Edinburgh, and Miami) and obtained sensible results.
• Abstract（参考訳）: 順序パターンの統計的分析の最終的な目的は、それらが引き起こす特徴の分布を特徴づけることである。 特に、多くの時系列モデルに対するペアエントロピー-統計複雑性の合同分布を知ることは、今日では利用できない統計テストを可能にする。 この方向に働くことによって、真の正規化エントロピーがゼロでも1でもない任意のモデルに対する経験的シャノンのエントロピーの漸近分布を特徴づける。 我々は,Central Limit Theorem(大時系列を仮定する),Multivarate Delta Method,およびその平均値の3次補正から漸近分布を求める。 本稿では,その精度と数値安定性について,他の結果の適用性(実測,第1,第2次補正)について論じる。 シャノンのエントロピーに関するテスト統計を構築するための一般的な枠組みの中で、2つの信号が同じシャノンのエントロピーを持つ順序パターンを生成するという仮説を否定する十分な証拠があるかどうかを検証する2つのテストを示す。 本試験を3都市(ダブリン,エディンバラ,マイアミ)の日中最高気温時系列に応用し,有意な結果を得た。

関連論文リスト

• Theory on Score-Mismatched Diffusion Models and Zero-Shot Conditional Samplers [49.97755400231656]
  本報告では,明示的な次元の一般スコアミスマッチ拡散サンプリング器を用いた最初の性能保証について述べる。 その結果, スコアミスマッチは, 目標分布とサンプリング分布の分布バイアスとなり, 目標分布とトレーニング分布の累積ミスマッチに比例することがわかった。 この結果は、測定ノイズに関係なく、任意の条件モデルに対するゼロショット条件付きサンプリングに直接適用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T16:42:12Z)
• Unveil Conditional Diffusion Models with Classifier-free Guidance: A Sharp Statistical Theory [87.00653989457834]
  条件付き拡散モデルは現代の画像合成の基礎となり、計算生物学や強化学習などの分野に広く応用されている。 経験的成功にもかかわらず、条件拡散モデルの理論はほとんど欠落している。 本稿では,条件拡散モデルを用いた分布推定の急激な統計的理論を提示することにより,ギャップを埋める。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T17:08:24Z)
• Simultaneous inference for generalized linear models with unmeasured confounders [0.0]
  本稿では,構造を利用して線形射影を3つの重要な段階に統合する,統一的な統計的推定と推測の枠組みを提案する。 サンプルおよび応答サイズとして$z$-testsの効果的なType-Iエラー制御が無限大に近づくことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-13T18:53:11Z)
• Statistically Optimal Generative Modeling with Maximum Deviation from the Empirical Distribution [2.1146241717926664]
  本稿では, 左非可逆なプッシュフォワード写像に制約されたワッサーシュタインGANが, 複製を回避し, 経験的分布から著しく逸脱する分布を生成することを示す。 我々の最も重要な寄与は、生成分布と経験的分布の間のワッサーシュタイン-1距離の有限サンプル下界を与える。 また、生成分布と真のデータ生成との距離に有限サンプル上限を確立する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-31T06:11:57Z)
• Statistical Efficiency of Score Matching: The View from Isoperimetry [96.65637602827942]
  本研究では, スコアマッチングの統計的効率と推定される分布の等尺性との間に, 密接な関係を示す。 これらの結果はサンプル状態と有限状態の両方で定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T06:09:01Z)
• Mathematical Theory of Bayesian Statistics for Unknown Information Source [0.0]
  統計的推測では、不確実性は未知であり、全てのモデルが間違っている。 クロスバリデーション, 情報基準, 限界確率の一般的な特性を示す。 導出理論は、未知の不確実性が統計的モレルによって実現不可能であったり、後部分布が正規分布によって近似できないとしても成り立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-11T23:35:06Z)
• Optimal regularizations for data generation with probabilistic graphical models [0.0]
  経験的に、よく調和された正規化スキームは、推論されたモデルの品質を劇的に改善する。 生成的ペアワイドグラフィカルモデルの最大Aポストエリオーリ(MAP)推論におけるL2とL1の正規化について検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-02T14:45:16Z)
• Entropic Causal Inference: Identifiability and Finite Sample Results [14.495984877053948]
  エントロピー因果推論は、観測データから2つのカテゴリー変数間の因果方向を推定する枠組みである。 Kocaogluらによって提示される最小エントロピー結合に基づくアルゴリズムアプローチを検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-10T08:37:54Z)
• GANs with Variational Entropy Regularizers: Applications in Mitigating the Mode-Collapse Issue [95.23775347605923]
  深層学習の成功に基づいて、GAN(Generative Adversarial Networks)は、観測されたサンプルから確率分布を学習するための現代的なアプローチを提供する。 GANはしばしば、ジェネレータが入力分布の既存のすべてのモードをキャプチャできないモード崩壊問題に悩まされる。 情報理論のアプローチを採り、生成したサンプルのエントロピーの変動的下限を最大化し、それらの多様性を増大させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-24T19:34:37Z)
• Good Classifiers are Abundant in the Interpolating Regime [64.72044662855612]
  補間分類器間のテストエラーの完全な分布を正確に計算する手法を開発した。 テストエラーは、最悪の補間モデルのテストエラーから大きく逸脱する、小さな典型的な$varepsilon*$に集中する傾向にある。 以上の結果から,統計的学習理論における通常の解析手法は,実際に観測された優れた一般化性能を捉えるのに十分な粒度にはならない可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-22T21:12:31Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。