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シュワルツのベイジアン情報量規準などとも呼ばれる、統計学における情報量規準の一つである。この規準は、回帰モデルが多くの項を含みすぎることに対してペナルティを課するものである。 一般的な形式は、次の通りである。 B I C = − 2 ⋅ ln ( L ) + k ln ( n ) {\displaystyle
逸脱度情報量規準(いつだつどじょうほうりょうきじゅん、英: Deviance information criterion、略称: DIC)は、赤池情報量規準(AIC)の階層的モデリング一般化である。特に、統計モデルの事後分布がマルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC)シミュレーションによって得られたベイズ
情報量(じょうほうりょう)やエントロピー(英: entropy)は、情報理論の概念で、あるできごと(事象)が起きた際、それがどれほど起こりにくいかを表す尺度である。ありふれたできごと(たとえば「風の音」)が起こったことを知ってもそれはたいした「情報」にはならないが、逆に珍しいできごと(たとえば「曲の
広く使える情報量規準(ひろくつかえるじようほうりょうきじゅん、英: Widely applicable information criterion、略称: WAIC)または渡辺・赤池情報量基準(Watanabe–Akaike information criterion、WAIC)は、特異的統計モデルに対する赤池情報量基準 (AIC)
また、量子情報を使用した量子暗号では、観測によって重ね合わせ状態が収縮して古典的状態になるという量子情報の性質を利用して、盗聴者の影響を排除する技術が確立できるため、通常の暗号通信では考えられないほど強固な通信を行えると期待されている。
f(X;\theta )\right].} フィッシャー情報行列は、NxN の正定値対称行列であり、その成分は、N次のパラメータ空間からなるフィッシャー情報距離を定義する。 p {\displaystyle p} 個のパラメータによる尤度があるとき、フィッシャー情報行列のi番目の行と、j番目の列の要素がゼロであるなら、2つのパラメータ、
判断や行動の手本となる規則。
るダイバージェンスとは異なる概念である。 カルバック・ライブラー情報量は離散分布のみならず連続分布に対しても定義されており、連続分布に対するカルバック・ライブラー情報量は変数変換について不変である。したがって、情報理論の他の量(自己情報量やエントロピー)よりも基本的であるともいえる。というのも、それ