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バイアス誤差の二乗平均を任意の値に制約する条件下で平均二乗誤差を最小化するエントロピー推定量

机译:一种熵估计器,可在将偏差误差的均方限制为任意值的条件下最小化均方误差

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摘要

エントロピー推定は,様々な分野で有用な解析法として用いられている.一般に,離散的な記号を出力する独立生起情報源に対するエントロピーの推定は,各記号の生起確率の最ゆう推定値をエントロピー関数に代入することにより行われる.しかし,こうした推定量は,平均二乗誤差の最小性や不偏性をもたないことが示されている.更に,Paninskiは,エントロピー推定においては,バイアス誤差と推定分散がトレードオフに制約されることを指摘した.本論文では,バイアス誤差の二乗平均と平均二乗誤差のトレードオフを最適に制御可能なエントロピー推定量を提案する.具体的には,エントロピー推定量が1変数関数の和で表されることを仮定し,バイアス誤差の二乗平均を任意の値に制約する条件下で平均二乗誤差を最小にするように導出される.提案法の推定精度と従来法の推定精度を比較した結果,提案法は,これら二つの誤差のトレードオフを制御することにより,従来法よりも高い推定精度が得られることが示された.
机译:熵估计值各不相同通常,输出离散符号的独立来源的熵估计是通过将每个符号出现概率的最高估计值代入熵函数来执行的。 然而,已经表明这些估计器没有最小或公正的均方误差。 此外,Paninski指出,在熵估计中,偏差误差和估计方差受到权衡的约束。具体来说,我们假设熵估计器由单变量函数的总和表示,并且推导了偏差误差的均方,以便在将偏差的均方限制为任意值的条件下将均方误差最小化。结果表明,估计精度高于传统方法。

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