ScholarGate
Assistent
Machine learningInformation-theoretic causality

Ülekandentroofia

Ülekandentroofia (TE) on kahe ajasarja vahelise suunatud statistilise sõltuvuse mitteparameetriline, informatsiooniteoreetiline mõõt, mille võttis 2000. aastal kasutusele Thomas Schreiber. Shannon'i entroopial põhinedes kvantifitseerib see, kui palju ühe protsessi Y minevik vähendab teise protsessi X järgmise oleku kohta käivat ebakindlust, lisaks sellele, mida X enda minevik juba pakub. Erinevalt lineaarsest korrelatsioonist või Grangeri põhjuslikkusest, tuvastab TE mittelineaarseid interaktsioone ja ei eelda mingeid mudeliassumptsioone aluslike dünaamikate kohta.

Ava rakenduses MethodMindPeagiVideoPeagiDownload slides

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Allikad

  1. Schreiber, T. (2000). Measuring information transfer. Physical Review Letters, 85(2), 461–464. DOI: 10.1103/PhysRevLett.85.461

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 2). Transfer Entropy. ScholarGate. https://scholargate.app/et/causal-inference/transfer-entropy

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Sellele viitavad

ScholarGateTransfer Entropy (Transfer Entropy). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/causal-inference/transfer-entropy · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026