Information theoretic measures of dependence, compactness, and non-gaussianity for multivariate probability distributions
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A basic task of exploratory data analysis is the characterisation of "structure" in multivariate datasets. For bivariate Gaussian distributions, natural measures of dependence (the predictive relationship between individual variables) and compactness (the degree of concentration of the probability density function (pdf) around a low-dimensional axis) are respectively provided by ordinary least-squares regression and Principal Component Analysis. This study considers general measures of structure for non-Gaussian distributions and demonstrates that these can be defined in terms of the information theoretic "distance" (as measured by relative entropy) between the given pdf and an appropriate "unstructured" pdf. The measure of dependence, mutual information, is well-known; it is shown that this is not a useful measure of compactness because it is not invariant under an orthogonal rotation of the variables. An appropriate rotationally invariant compactness measure is defined and shown to reduce to the equivalent PCA measure for bivariate Gaussian distributions. This compactness measure is shown to be naturally related to a standard information theoretic measure of non-Gaussianity. Finally, straightforward geometric interpretations of each of these measures in terms of "effective volume" of the pdf are presented.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle