Como ejemplo, suponga que tiene un conjunto ordenado en el que cada posición tiene la misma probabilidad de ser cualquiera de las letras minúsculas del alfabeto. En este caso haré que el conjunto ordenado contenga elementos.1000
# generate a possible sequence of letters
s <- sample(x = letters, size = 1000, replace = TRUE)
Resulta que si cada una de las posiciones del conjunto ordenado sigue una distribución uniforme sobre las letras minúsculas del alfabeto, a continuación, la distancia entre dos ocurrencias de la misma letra sigue una distribución geométrica con parámetro . A la luz de esta información, calculemos la distancia entre ocurrencias consecutivas de la misma letra.pag= 1 / 26
# find the distance between occurences of the same letters
d <- vector(mode = 'list', length = length(unique(letters)))
for(i in 1:length(unique(letters))) {
d[[i]] <- diff(which(s == letters[i]))
}
d.flat <- unlist(x = d)
Veamos un histograma de las distancias entre ocurrencias de la misma letra y compárelo con la función de masa de probabilidad asociada con la distribución geométrica mencionada anteriormente.
hist(x = d.flat, prob = TRUE, main = 'Histogram of Distances', xlab = 'Distance',
ylab = 'Probability')
x <- range(d.flat)
x <- x[1]:x[2]
y <- dgeom(x = x - 1, prob = 1/26)
points(x = x, y = y, pch = '.', col = 'red', cex = 2)
Los puntos rojos representan la función de masa de probabilidad real de la distancia que esperaríamos si cada una de las posiciones del conjunto ordenado siguiera una distribución uniforme sobre las letras y las barras del histograma representan la función de masa de probabilidad empírica de la distancia asociada con el orden conjunto.
Con suerte, la imagen de arriba es convincente de que la distribución geométrica es apropiada.
p = 1 / 260 0∞
¿Cómo se d.flatcompara desde arriba con la distribución geométrica esperada en términos de distancia Bhattacharyya?
b.dist <- 0
for(i in x) {
b.dist <- b.dist + sqrt((sum(d.flat == i) / length(d.flat)) * dgeom(x = i - 1,
prob = 1/26))
}
b.dist <- -1 * log(x = b.dist)
0,0260 0
EDITAR:
0,0260 010 , 000
gen.bhat <- function(set, size) {
new.seq <- sample(x = set, size = size, replace = TRUE)
d <- vector(mode = 'list', length = length(unique(set)))
for(i in 1:length(unique(set))) {
d[[i]] <- diff(which(new.seq == set[i]))
}
d.flat <- unlist(x = d)
x <- range(d.flat)
x <- x[1]:x[2]
b.dist <- 0
for(i in x) {
b.dist <- b.dist + sqrt((sum(d.flat == i) / length(d.flat)) * dgeom(x = i -1,
prob = 1/length(unique(set))))
}
b.dist <- -1 * log(x = b.dist)
return(b.dist)
}
dist.bhat <- replicate(n = 10000, expr = gen.bhat(set = letters, size = 1000))
Ahora podemos calcular la probabilidad de observar la distancia Bhattacharyya observada anteriormente, o un extremo más, si el conjunto ordenado se generó de tal manera que cada una de sus posiciones sigue una distribución uniforme sobre las letras.
p <- ifelse(b.dist <= mean(dist.bhat), sum(dist.bhat <= b.dist) / length(dist.bhat),
sum(dist.bhat > b.dist) / length(dist.bhat))
0,38
0 0999
Exactamente lo que está describiendo se ha codificado en un procedimiento llamado Prueba de ejecución. No es complicado de dominar. Puede encontrarlo en muchas fuentes en pruebas estadísticas, por ejemplo, wikipedia o Nat'l Instit. de Estándares y Tecnología o YouTube .
fuente
Si está interesado en una perspectiva ligeramente diferente sobre esto, le gustaría ver un manual sobre teoría de la información, un área de matemática de interés en informática, procesamiento de imagen / video / audio, teoría de la comunicación y (quizás más sorprendentemente) física y cosmología (crucial para la comprensión de los agujeros negros, así como la termodinámica clásica) e incluso la biología.
Informalmente, podemos decir que una secuencia de letras "más grumosa" (según su ejemplo) se comprimirá más densamente cuando se someta a un algoritmo de compresión de propósito general, es decir, un archivo zip que contenga el texto sin formato será más pequeño. Del mismo modo, una imagen "grumosa" (por ejemplo, de unas pocas bolas de billar en una bayeta verde lisa) se comprimirá de manera mucho más eficiente, por ejemplo, crear un archivo jpeg más pequeño que una imagen más variada (como la imagen de un grupo de personas ) Por supuesto, el contenido de información (también conocido como entropía negativa o "negentropía") de dichos datos tiene varias definiciones formales independientes de algoritmos de compresión particulares.
Un ejemplo de un caso en el que una medida teórica de la información podría ser más reveladora que los análisis estadísticos más clásicos anteriores es si está interesado en identificar la "aglomeración" en múltiples (o todos) niveles de resolución. En el ejemplo de su cadena de texto, si había un montón de "A" agrupadas al comienzo de la secuencia, entonces no había mucha agrupación de "A", y luego periódicamente más agrupación y menos agrupación a medida que la secuencia continúa, entonces Se podría decir que la aglomeración existe en múltiples resoluciones, algo que las medidas teóricas de información pueden capturar de forma muy natural.
(Editar) Se me ocurre que su preocupación de que esta podría ser una pregunta ridícula, cuando en realidad el estudio de la "aglomeración" - bajo la apariencia de información y (neg) entropía - nos informa vitalmente sobre el funcionamiento cotidiano de la vida moderna (Internet, comunicaciones móviles, lenguaje en sí) y la naturaleza del universo (agujeros negros, formación de galaxias, interpretación de la radiación de fondo cósmico, determinación de lo que está "vivo") deben responderse con el adagio de que "no hay preguntas estúpidas , solo respuestas estúpidas "[cita no atribuida].
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