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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Luizar Obregon, Jesus Alexei | - |
Autor(es): dc.contributor | Pacoricona, Aldo Amilcar Bazan | - |
Autor(es): dc.contributor | Santos, Hugo Henrique Kegler dos | - |
Autor(es): dc.contributor | Fonseca, Luiz Fernando Cerqueira | - |
Autor(es): dc.creator | Araujo, Adrielle Braga de | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2024-07-11T17:53:58Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2024-07-11T17:53:58Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-09-14 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2021-09-14 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2019 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | https://app.uff.br/riuff/handle/1/23209 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/759698 | - |
Descrição: dc.description | Sempre que fazemos observações estatísticas ou planejamos e realizamos experimentos estatísticos, buscamos informações. Consequentemente, o conceito de informação desempenha um papel importante em áreas que utilizam sistemas probabilísticos ou estatísticos de observações. Neste trabalho estudamos duas variáveis aleatórias centrais da teoria da informação: a informação de Shannon e a informação de Kullback-Leibler. Mostramos que as respectivas esperanças matemáticas são conhecidas como entropia de Shannon e divergência de Kullback-Leibler. Dedicamos mais espaço para estudar as propriedades matemáticas da divergência de Kullback-Leibler com o objetivo de mostrar sua aplicação na seleção de modelos probabilísticos como uma medida da “distância” entre distribuições de probabilidade. Apresentamos o critério de informação de Akaike como uma metodologia de otimização da esperança da divergência de Kullback-Leibler | - |
Descrição: dc.description | Whenever we make statistical observations or design and conduct statistical experiments, we seek information. Consequently, the concept of information plays an important role in fields that use probabilistic or statistical systems of observations. In this work, we study two central random variables in information theory: Shannon’s information and Kullback-Leibler’s information. We show that their respective mathematical expectations are known as Shannon’s entropy and Kullback-Leibler divergence. We dedicate more space to study the mathematical properties of Kullback-Leibler divergence in order to show its application in the selection of probabilistic models as a measure of the “distance” between probability distributions. We present the Akaike information criterion as a methodology for optimizing the expectation of Kullback-Leibler divergence | - |
Descrição: dc.description | 49 f. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | pt_BR | - |
Direitos: dc.rights | Open Access | - |
Direitos: dc.rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | - |
Direitos: dc.rights | CC-BY-SA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Teoria da informação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Informação de Shannon | - |
Palavras-chave: dc.subject | Informação de Kullback-Leibler | - |
Palavras-chave: dc.subject | Entropia de Shannon | - |
Palavras-chave: dc.subject | Divergência de Kullback-Leibler | - |
Palavras-chave: dc.subject | Critério de informação de Akaike | - |
Palavras-chave: dc.subject | Teoria da informação | - |
Palavras-chave: dc.subject | Teoria da probabilidade | - |
Palavras-chave: dc.subject | Estatística matemática | - |
Palavras-chave: dc.subject | Série temporal | - |
Palavras-chave: dc.subject | Information theory | - |
Palavras-chave: dc.subject | Shannon’s information | - |
Palavras-chave: dc.subject | Kullback-Leibler’s information | - |
Palavras-chave: dc.subject | Shannon’s entropy | - |
Palavras-chave: dc.subject | Kullback-Leibler divergence | - |
Palavras-chave: dc.subject | Akaike information criterion | - |
Título: dc.title | Uma contribuição à teoria da informação e ao critério de informação de Akaike | - |
Tipo de arquivo: dc.type | Trabalho de conclusão de curso | - |
Aparece nas coleções: | Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense - RiUFF |
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