Copula熵:理论和应用
Copula Entropy: Theory and Applications
- 作者:
马健
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作者单位:
- 通讯作者:
马健
Email:majian@hitachi.cn
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提交时间:2021-05-21
摘要: 统计独立性是统计学和机器学习领域的基础性概念,如何表示和度量统计独立性是该领域的基本问题。Copula理论提供了统计相关性表示的理论工具,而Copula熵理论则给出了度量统计独立性的概念工具。本文综述了Copula熵的理论和应用,概述了其基本概念和定理,以及估计方法。介绍了Copula熵研究的最新进展,包括其在统计学四个基本问题(结构学习、关联发现、变量选择和时序因果发现等)上的理论应用。讨论了四个理论应用之间的关系,以及其对应的深层次的相关性和因果性概念之间的联系,并将Copula熵的(条件)独立性度量框架与基于核函数和距离的相关性度量框架进行了对比。简述了Copula熵在水文学、环境气象学、认知神经学、系统生物学、老年医学和能源工程等领域的实际应用。
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2023-11-29 18:42:42 |
ChinaXiv:202105.00070v17
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[V1] |
2021-05-21 11:51:15 |
ChinaXiv:202105.00070V1
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