Machine learningInformation-theoretic causality
Transfer Entropy
تخيل طبالين يعزفان في غرفة. إذا كان معرفة ما عزفه الطبال Y في الإيقاعات القليلة الماضية يساعدك في التنبؤ بما سيعزفه الطبال X تاليًا - بما يتجاوز ما كان يمكنك تخمينه بالفعل من نمط X الأخير الخاص به - فهذا يعني أن Y 'ينقل معلومات' إلى X. تقيس إنتروبيا التحويل بالضبط هذه الزيادة التنبؤية الإضافية. كلما زادت هذه الزيادة، زادت قوة التأثير الاتجاهي من Y إلى X، سواء كانت العلاقة خطية أو غير خطية بطبيعتها.
اقرأ الطريقة كاملة
للأعضاء فقط
تسجيل الدخولسجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.
خريطة المناهج
محيط المناهج ذات الصلة — اختر عقدةً للاستكشاف.
المصادر
- Schreiber, T. (2000). Measuring information transfer. Physical Review Letters, 85(2), 461–464. DOI: 10.1103/PhysRevLett.85.461 ↗
كيف تستشهد بهذه الصفحة
ScholarGate. (2026, June 2). Transfer Entropy. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/causal-inference/transfer-entropy
أيُّ منهج؟
ضع هذا المنهج إلى جانب أقرب نظائره واقرأهما جنباً إلى جنب — المكتبة تضع الكتب على الطاولة، والاختيار لك.
- الربط المتقاطع المتقارب (CCM)الاستدلال السببي↔ قارن
- اختبار سببية غرانجر (Granger Causality Test)الاقتصاد القياسي↔ قارن
- إنتروبيا العينةالأنظمة المعقدة↔ قارن