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Referencias de herramientas estadística teórica de información

Extraño conceptos estadísticos como los espacios de distribuciones de probabilidad, las "métricas" como Fisher información o relación de la entropía, y la convergencia con respecto a estas cantidades son necesarias en mis problemas de investigación. Necesito asistir a la velocidad de estas herramientas de forma rápida, pero no puede encontrar cualquier estándar, el tratamiento riguroso de ellos.

¿Alguien puede compartir las buenas referencias que en este y en los necesarios conocimientos previos?

Parece que incluso empezar con este tema usted necesita una gran cantidad de conocimiento en procesos estocásticos (estoy utilizando los dos volúmenes sobre la difusión por Rodgers como referencia), el análisis funcional (utilizando Folland y los Conway), y tal vez algunos de la geometría diferencial (utilizando Lee 3 libros).


Edit: Esta conferencia de papel vinculado por esta pregunta da un fuerte argumento de que el estudio de estas cosas desde una perspectiva geométrica es equivocada, lo que descarta la información de la geometría de referencia. Pero todavía hay un montón de motivación para estudiar la relación de la entropía y la información de Fisher.

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Arash Puntos 6587

La información de la geometría se introduce en el Amari del libro.

Un breve tratamiento de la relación entre la teoría de la información y las estadísticas se pueden encontrar en "la Teoría de la Información y Estadística : Un Tutorial por Csiszar y Escudos. Especialmente la sección 3 y 4 están dedicados a la información de la geometría. Son creíbles los investigadores sobre este tema.

No es este capítulo de la Cubierta-Thomas libro sobre la teoría de la información, la orientación de la mayoría de los ingenieros.

Sin embargo, los espacios de distribuciones de probabilidad se discuten en muchos libros clásicos de la Probabilidad, en particular, donde la noción de convergencia en distribución se discute. Billingsley de la "Convergencia de la Probabilidad de Medidas" es un clásico aquí.

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