Аннотация:
Метод mm-спэйсингов очень популярный статистичекий инструмент в задачах оценивания энтропии и теории критериев соласия. В этой работе мы концентрируем внимание на случае, когда интересующая нас плотность может иметь неограниченный носитель, либо обращаться в ноль, чтобы показать что при таких мягких условиях mm-спэйсинговые оценки энтропии имеют в пределе стандартное гауссовское распределение. Библ. – 15 назв.
\RBibitem{El Gol09}
\by F.~El Haje Hussein, Yu.~Golubev
\paper On entropy estimation by $m$-spacing method
\inbook Вероятность и статистика.~14--1
\serial Зап. научн. сем. ПОМИ
\yr 2009
\vol 363
\pages 151--181
\publ ПОМИ
\publaddr СПб.
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/znsl3148}
\transl
\jour J. Math. Sci. (N. Y.)
\yr 2010
\vol 163
\issue 3
\pages 290--309
\crossref{https://doi.org/10.1007/s10958-009-9674-x}
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/znsl3148
https://www.mathnet.ru/rus/znsl/v363/p151
Эта публикация цитируется в следующих 7 статьяx:
Christopher Tyler Diggans, Abd AlRahman R. AlMomani, “Geometric Partition Entropy: Coarse-Graining a Continuous State Space”, Entropy, 24:10 (2022), 1432
Yanjun Han, Jiantao Jiao, Tsachy Weissman, Yihong Wu, “Optimal rates of entropy estimation over Lipschitz balls”, Ann. Statist., 48:6 (2020)
Berrett T.B., Samworth R.J., Yuan M., “Efficient Multivariate Entropy Estimation Via K-Nearest Neighbour Distances”, Ann. Stat., 47:1 (2019), 288–318
Sergio Verdú, “Empirical Estimation of Information Measures: A Literature Guide”, Entropy, 21:8 (2019), 720
Sylvain Delattre, Nicolas Fournier, “On the Kozachenko–Leonenko entropy estimator”, Journal of Statistical Planning and Inference, 185 (2017), 69
Jaeyong Yee, Min-Seok Kwon, Seohoon Jin, Taesung Park, Mira Park, “Detecting Genetic Interactions for Quantitative Traits Usingm-Spacing Entropy Measure”, BioMed Research International, 2015 (2015), 1