Трансфер-энтропия
Трансфер-энтропия (TE) — это непараметрическая мера статистической направленной зависимости между двумя временными рядами, основанная на теории информации и введенная Томасом Шрайбером в 2000 году. Основанная на энтропии Шеннона, она количественно определяет, насколько информация из прошлого одного процесса Y снижает неопределенность относительно следующего состояния другого процесса X, сверх того, что уже предоставляют собственные прошлые значения X. В отличие от линейной корреляции или причинности по Грейнджеру, TE улавливает нелинейные взаимодействия и не требует предположений о модели лежащей в основе динамики.
Читать метод полностью
Войдите с бесплатным аккаунтом, чтобы прочитать этот раздел.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Источники
- Schreiber, T. (2000). Measuring information transfer. Physical Review Letters, 85(2), 461–464. DOI: 10.1103/PhysRevLett.85.461 ↗
Как цитировать эту страницу
ScholarGate. (2026, June 2). Transfer Entropy. ScholarGate. https://scholargate.app/ru/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.
- Сходящееся перекрестное отображение (CCM)Причинно-следственный вывод↔ compare
- Тест причинности по ГрейнджеруЭконометрика↔ compare
- Энтропия выборкиСложные системы↔ compare
Упоминается в
Нашли ошибку на этой странице? Сообщите о ней или предложите исправление →