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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제8권 제1호
발행연도
2006.1
수록면
13 - 20 (8page)

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Entropy is the basic concept of information theory. It is well defined for random variables with known probability density function(pdf). For given data with unknown pdf, entropy should be estimated. Usually, estimation of entropy is based on the approximations of random quantities. In this paper, we investigate a cumulant approximation method for the entropy estimation and examine some interesting properties contained in it. Several distributions with the change of parameters of each distribution is considered for the investigation of pros and cons for the cumulant approximation. Comparison is also made with the true entropy.
#Entropy #differential entropy #cumulant #density expansion.1. IntroductionEntropy is the basic concept of information theory. Entropy of random variable can be interpreted as an amount of randomness. Hyvarinen #2001) studied the connection between en

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Bowman,A / 1984 / An alternative method of cross-validation for the smoothing of density estimates 71 : 353 ~ 360 google schola Cover / 1991 / Elements of Information theory google schola Hyvarinen, A / 2001 / Independent Component Analysis google schola Jeong, H. C / 2004 / Small Sample equating using spline regression 6 (3) : 825 ~ 835 google schola Jung, B. C / 2005 / Confidence Interval for Variance using bootstrap methods 6 (4) : 943 ~ 951 google schola

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