引文中的依赖性统计（信息论、相关和其他特征选择方法）。 - 页 7

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TheXpert:

如果你使用的是相对增量，它们怎么可能是离散的？

第二个问题 -- -- 字符数是多少 ) ?


而且我们对它们进行谨慎处理。有两个主要方案：它们是量值（使PDF相等）和等距（PDF与原始数据上的结果非常相似）。

字符的数量由研究人员设定。

 
Mathemat: 而对于我这个任务，TI主要是一个数据挖掘 工具。如何处理这些数据是另一回事。重要的是，我们确实看到了肉眼看不到的东西。那你说的是什么其他科学呢？

我在软件包STATISTICS中打开了 "数据挖掘 "标签--大约有20个章节和独立程序的名称。所有这些都完全符合这一领域的教科书和专著，但没有关于数据挖掘的TI。

 
alexeymosc:
显然，在我们对过程的解释中，似乎这些都是回报的离散值。

如果你不涉及 "经济和其他意义"，那么我们谈论的是什么过程？一个过程是一个 "物理 "现象，它有原因和后果。例如，一个苹果落在牛顿头上的过程。在应用于市场时，购买和销售的过程。这一切在市场上是什么？

下一点。ter.ver是ter.inf的基础，它要求有关的事件或符号的独立性。否则，这些数学仪器的使用是不正确的。独立性是在什么地方奠定的？假设我从投机的意图出发，买了一些股票（我指的是真实的市场，而不是经纪公司），而价格发生了回报。过了一段时间后，我决定卖掉这些股票，另一个回报发生了。这两个事件很明显是通过我和我的投机冲动相互关联的。由于市场上有很多像我这样的傻瓜，而且他们都以同样的方式买入和卖出，所以所有的回报都变成了联系--取决于。那么，你为什么要从独立的事件中运用一个数学仪器来处理依赖性事件呢？这是否正确？

在这一点上，一切都远远不够明显。

 
faa1947:

我在软件包STATISTICS中打开了 "数据挖掘 "选项卡--大约20个章节和个别程序的名称。所有这些都与该领域的教科书和专著完全一致，但没有关于数据挖掘的TI。


这是统计学的一个缺陷。顺便说一句，我自己也在使用它。
 
alexeymosc:

而且我们对它们进行谨慎处理。有两个主要方案：这两个方案是量值（使PDF相等）和等距（PDF与原始数据上的结果非常相似）。

字符的数量由研究人员设定。

也就是说，如果我们不知道市场的字母，让我们自己想出一个字母，这就是我们要研究的。

当然，我可能是错的，我也经常这样做，但这种做法在我看来并不是一个好办法。

 
HideYourRichess:

也就是说，如果我们不知道市场的字母，那就自己编造它，并准确地研究它。

当然，我可能是错的，我也经常这样做，但这种做法在我看来并不是一个好办法。


你看，我不想争论，我也不喜欢这样，但这就是研究人员对连续变量的做法，他们把它们离散化。没有其他办法，替代办法是根本不把TI应用于连续变量。

如何做到这一点是一个单独的话题。有一种方法可以通过连续值分布分析来确定字母表的字符数（称为Parzen Windows - google规则......），但我没有在这种情况下使用它，我想我已经失去了一点。

 
你似乎根本不明白你在说什么。好吧，祝你好运。
 
HideYourRichess:
你似乎根本不明白你在说什么。好吧，祝你好运。

我理解你关于增量的独立性的推理。我不确定我是否能完全同意。我也会就这个问题咨询Mathemat。
 
HideYourRichess:

如果你不涉及 "经济和其他意义"，那么我们谈论的是什么过程？一个过程是一个 "物理 "现象，它有原因和后果。例如，一个苹果落在牛顿头上的过程。在应用于市场时，购买和销售的过程。这一切在市场上是什么地方？

下一点。Ter.ver是ter.inf.的基础，要求有关事件或符号的独立性。否则，这些数学仪器的使用是不正确的。独立性的内在体现在哪里？假设我从投机的意图出发，买了一些股票（我指的是真实的市场，而不是经纪公司），而价格发生了回报。过了一段时间后，我决定卖掉这些股票，另一个回报发生了。这两个事件通过我和我的投机意图很明显地相互联系在一起。由于市场上有很多像我这样的傻瓜，而且他们都以同样的方式买入和卖出，所以所有的回报都变成了联系--取决于。那么，你为什么要从独立的事件中运用一个数学仪器来处理依赖性事件呢？这是否正确？

在这一点上，一切都远远不够明显。


在这种情况下，按照我的理解，独立并不是必须的，而恰恰是评价的对象。
 
许多应用TI的例子，在俄语中是指对俄语和其他语言的字母的分析，以及对单词和短语（单词序列）的分析。而所有这些字符在统计上并不是先验独立的，通过这些例子来估计相互信息，这是一个显示依赖程度 的值。因此，所研究的价值的先验独立性不是正确应用TI的先决条件。
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