Al estudiar la distancia de Kullback-Leibler, hay dos cosas que aprendemos muy rápidamente es que no respeta ni la desigualdad del triángulo ni la simetría, las propiedades requeridas de una métrica.
Mi pregunta es si existe alguna métrica de funciones de densidad de probabilidad que cumpla con todas las restricciones de una métrica .
distributions
distance
metric
Jorge Leitao
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Respuestas:
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Creo que la Distancia del Mover la Tierra , también conocida como la métrica de Wasserstein , es un ejemplo que cumple con sus requisitos.
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Hay algunas modificaciones en la divergencia de KL que hacen que adquiera algunas de las propiedades métricas (aunque no todas).
Por ejemplo, la divergencia de Jeffrey modifica la divergencia de KL para hacerla simétrica.
Hay algunos casos especiales ver [1]: "Desafortunadamente, las medidas tradicionales basadas en la divergencia Kullback-Leibler (KL) y la distancia Bhattacharyya no satisfacen todos los axiomas métricos necesarios para muchos algoritmos. En este documento proponemos una modificación para el KL divergencia y la distancia Bhattacharyya, para densidades gaussianas multivariadas, que transforma las dos medidas en métricas de distancia ".
[1] K. Abou-Moustafa y F. Ferrie, "Una nota sobre propiedades métricas para algunas medidas de divergencia: el caso gaussiano", JMLR: Workshop and Conference Proceedings 25: 1–15, 2012.
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Creo que esa respuesta a la pregunta es posible. Porque, recientemente, en 2017, R. Farhadian demostró que hay una probabilidad en un subconjunto heurístico de enteros de que es una métrica. para su trabajo, vea el siguiente enlace: http://journals.univ-danubius.ro/index.php/oeconomica/article/view/4010
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