Информационное Множество

- раздел прикладной математики и кибернетики, связанный с математич. Описанием и оценкой качества передачи, хранения, извлечения и классификации информации. Термин "И. Т.", возникший в 50-х гг. 20 в., до сих пор (к 1978) не имеет единого общепринятого толкования. В разных источниках по-разному определяется перечень разделов наук, включаемых в И. Т., а при логич. Толковании в И. Т. Надо включать и нек-рые разделы науки, традиционно в нее не включаемые. Важной чертой, объединяющей различные разде..

информация по Фишер у,- матрица ковариаций информанта. Для доминированного семейства распределений вероятностей Pt(dw)с плотностями р(w. T), достаточно гладко зависящими от векторного (в частности, числового) параметра элементы И. М. При t= q определяются как где j, k=1, . .., т. При скалярном параметре tИ. М. Описывается единственным числом - дисперсией информанта. И. М. I(q)определяет неотрицательную дифференциальную квадратичную форму снабжающую семейство {Р t} римановой метрикой. Ко..

- метрика или псевдометрика на совокупности распределений вероятностей, характеризующая "непохожесть" описываемых этими распределениями случайных явлений. Наиболее интересны И. P. R(P, Q), связанные с мерами информативности эксперимента в задаче различения Ри Qпо наблюдениям. В любой конкретной задаче статистик, обработав материалы наблюдений, должен сделать выводы о наблюденном явлении. Эти выводы не будут, вообще говоря, совершенно точными, поскольку исходы наблюдений случайны. Интуитивно пон..

- мера зависимости между двумя случайными величинами Xи У, определяемая как функция от величины количества информации в одной случайной величине относительно другой. где I(X, Y)- информации количество. Свойства И. К. К. R(X, Y )как меры зависимости полностью определяются свойствами величины I(X, Y), к-рая сама служит характеристикой зависимости случайных величин Xи Y. Однако использование И. К. К. Rв качестве самостоятельной меры зависимости как информационного аналога обычного коэффициента к..