Entropia de transferência

Fonte: testwiki
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A entropia de transferência é uma medida estatística não paramétrica que mede a quantidade de informação direcional que é transferida entre dois processos aleatórios.[1][2][3][4] A entropia de transferência de um processo X para outro Y é definida como a redução da incerteza sobre os valores futuros de Y quando se conhecem os valores passados de X dados valores passados de Y.

Matematicamente, sejam Xte Yt dois processos aleatórios definidos no tempo t. Utilizando a entropia da informação de Shannon, H(X), a entropia de transferência pode ser calculada como:

TXY=H(YtYt1:tL)H(YtYt1:tL,Xt1:tL).

Alternativamente, a entropia de transferência pode ser descrita em termos da informação mútua condicional,[5][6] aonde o termo condicionado é o passado da variável Y, isto é, Yt1:tL:

TXY=I(Yt;Xt1:tL|Yt1:tL).

A entropia de transferência torna-se o teste de causalidade de Granger quando o processo é autoregressivo e satisfaz as condições para causalidade de Granger.[7] Desta forma, torna-se mais adequado utilizar a entropia de transferência para o teste de causalidade de Granger quando o sinal é não-linear.[8][9] O ponto negativo desta abordagem é a necessidade de um maior número de amostras para uma estimativa confiável do valor obtido.[10]

Embora tenha sido definido para análise bivariada, existem extensões da entropia de transferência para análise multivariada, seja criando condicionais às demais variáveis[11] ou considerando a transferência de informação de um conjunto de fontes.[12] Porém, ambas as alternativas exigem mais dados.

A entropia de transferência tem sido aplicada na investigação de conectividade funcional no cérebro e em sistemas de neurônios[12][13][14], medir a influência de indivíduos/grupos em redes sociais[8] e como método de identificação de precursores de terremotos.[15]

Ver também

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Ligações externas

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  4. Ferrari, Fabiano A.S. (2012) "O Estudo da Entropia de Transferência em Sistemas Dinâmicos Discretos". Tese de mestrado, Universidade Estadual de Ponta Grossa. Disponível em: http://tede2.uepg.br/jspui/bitstream/prefix/893/1/Fabiano%20Alan%20Serafim%20Ferrari.pdf. Acesso em: 18 de Junho de 2018.
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  8. 8,0 8,1 Predefinição:Citar periódico
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  12. 12,0 12,1 Predefinição:Citar periódico
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  15. Valencio, A. (2018) An Information-theoretical approach to identify seismic precursors and earthquake-causing variables. PhD Thesis, University of Aberdeen. http://digitool.abdn.ac.uk/webclient/DeliveryManager?pid=237105