Что такое параметрическая информация

Параметрическая (числовая) информация. Дискретизация непрерывных сообщений

Графическая информация. Понятие о спектре непрерывных сообщений

Презентация 8.29

Законы построения знаковых систем изучает семиотика, которая включает ряд направлений.

Синтактика занимается правилами соединения знаков (например, построения фраз).

Семантика изучает смысл – соответствие знака (слова) и понятия. Фраза «Глокая куздра штеко будланула бокра и кудлачит бокренка» построена синтаксически верно, однако она бессмысленна, поскольку словам не соответствуют понятия.

Прагматика занимается полезностью и истинностью. Фраза «Сегодня хорошая погода» синтаксически правильна и семантически корректна. Однако истинность и ценность информации, которую она передает, зависит от конкретных условий.

Сигматика изучает вопросы обозначений.

В нашем курсе использование знаков рассматривается с точки зрения передачи информации. С этих позиций они представляют собой условное изображение элементов сообщения. Типичный случай сообщения, ссотоящего из знаков – текст.

Типичный вариант графического отображения непрерывной зависимости (например, изменения некоего сигнала во времени) показан на Рис. 1. Если учесть, что любой цветовой сигнал может быть представлен как наложение трех цветов (в частности, красного, зеленого и голубого), то изменение цвета точки изображения также можно представить тремя аналогичными зависимостями. Таким образом, подобный подход достаточно универсален.

Для представления количественной информации чаще всего используются числа. По сравнению с представлением величин непрерывными зависимостями они дают значительные преимущества в возможностях обработки и хранения информации. Именно поэтому непрерывные сообщения часто “оцифровывают”, то есть представляют как последовательность чисел.

Числовая информация, как и символьная, по своей природе дискретна, так как она может быть представлена ограниченным набором символов (в частности, цифр).

Информация может быть двух видов дискретная (цифровая) и непрерывная (аналоговая). Дискретная информация характеризуется последовательными точными значениями некоторой величины, а непрерывная – непрерывным процессом изменения некоторой величины. Непрерывную информацию может, например выдавать датчик атмосферного давления или датчик скорости автомашины. Дискретную информацию можно получить от любого цифрового индикатора: электронных часов, счетчика магнитофона и т. п.

Дискретная информация удобна для обработки человеком, но непрерывная информация часто встречается в практической работе, поэтому необходимо уметь переводить непрерывную информацию в дискретную (дискретизация) и наоборот.

Модем (от слов модуляция и демодуляция) представляет собой устройство для такого перевода.

Св-ва физического уровня информации

Воспроизводимость информации тесно связана с ее передаваемостью и не является ее независимым базовым свойством. Если передаваемость означает, что не следует считать существенными пространственные отношения между частями системы, между которыми передается информация, то воспроизводимость характеризует неиссякаемость и неистощимость информации, т.е. что при копировании информация остается тождественной самой себе.

Информационные процессы: презент. 8.33,

Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет

Источник

Нежное введение в непараметрическую статистику

Дата публикации 2018-05-09

Большая часть области статистики и статистических методов посвящена данным, для которых известно распределение.

Образцы данных, где мы уже знаем или можем легко определить распределение, называются параметрическими данными. Часто параметрический используется для ссылки на данные, которые были взяты из гауссовского распределения в обычном использовании. Данные, в которых распределение неизвестно или не может быть легко идентифицировано, называют непараметрическими.

В случае, когда вы работаете с непараметрическими данными, могут использоваться специализированные непараметрические статистические методы, которые отбрасывают всю информацию о распределении. Как таковые, эти методы часто называют методами без распространения.

В этом уроке вы узнаете непараметрическую статистику и ее роль в прикладном машинном обучении.

После завершения этого урока вы узнаете:

Обзор учебника

Этот урок разделен на 4 части; они есть:

Параметрические данные

Это означает, что мы уже знаем распределение или мы определили распределение, и что мы знаем параметры распределения. Зачастую параметрический является сокращением для вещественных данных, взятых из гауссовского распределения. Это полезное сокращение, но строго это не совсем точно.

Если у нас есть параметрические данные, мы можем использовать параметрические методы. Продолжая с сокращением параметрического значения Gaussian. Если у нас есть параметрические данные, мы можем использовать весь набор статистических методов, разработанных для данных, предполагающих распределение по Гауссу, таких как:

В целом, мы предпочитаем работать с параметрическими данными и даже заходим так далеко, что используем методы подготовки данных, которые делают данные параметрическими, такие как преобразования данных, чтобы мы могли использовать эти понятные статистические методы.

Непараметрические данные

Данные, которые не соответствуют известному или понятному распределению, называются непараметрическими данными.

Данные могут быть непараметрическими по многим причинам, таким как:

Есть набор методов, которые мы можем использовать для непараметрических данных, которые называются непараметрическими статистическими методами. Фактически, большинство параметрических методов имеют эквивалентную непараметрическую версию.

В целом, результаты непараметрических методов менее эффективны, чем их параметрические аналоги, а именно потому, что они должны быть обобщены для работы со всеми типами данных. Мы все еще можем использовать их для вывода и делать заявления о результатах и ​​результатах, но они не будут иметь такой же вес, как аналогичные утверждения с параметрическими методами. Информация о распространении отбрасывается.

В случае порядковых или интервальных данных непараметрическая статистика является единственным типом статистики, которую можно использовать. Для реальных данных непараметрические статистические методы требуются в прикладном машинном обучении, когда вы пытаетесь претендовать на данные, которые не соответствуют известному распределению Гаусса.

Данные рейтинга

Прежде чем применять непараметрический статистический метод, данные должны быть преобразованы в ранговый формат.

Таким образом, статистические методы, которые ожидают данные в формате ранга, иногда называют статистикой ранга, такой как ранговая корреляция и тесты статистической гипотезы ранга.

Данные рейтинга в точности соответствуют его названию. Процедура выглядит следующим образом:

Например, представьте, что у нас есть следующий образец данных, представленный в виде столбца:

Мы можем отсортировать это следующим образом:

Затем присваивайте ранг каждому значению, начиная с 1:

Затем мы можем применить эту процедуру к другой выборке данных и начать использовать непараметрические статистические методы.

Существуют вариации этой процедуры для особых обстоятельств, таких как обработка связей, использование обратного ранжирования и использование дробного ранга, но общие свойства сохраняются.

Библиотека SciPy предоставляетrankdata ()функция ранжирования числовых данных, которая поддерживает ряд вариаций ранжирования.

Пример ниже демонстрирует, как ранжировать числовой набор данных.

При выполнении примера сначала генерируется выборка из 1000 случайных чисел из равномерного распределения, затем ранжируется выборка данных и печатается результат

Работа с ранжированными данными

Существуют статистические инструменты, которые вы можете использовать для проверки соответствия ваших выборочных данных заданному распределению.

Например, если мы берем непараметрические данные в качестве данных, которые не выглядят гауссовскими, то вы можете использовать статистические методы, которые количественно определяют гауссовскую выборку данных, и использовать непараметрические методы, если данные не проходят эти тесты.

Вот три примера статистических методов проверки нормальности:

Как только вы решили использовать непараметрическую статистику, вы должны затем упорядочить свои данные.

Фактически, большинство инструментов, которые вы используете для вывода, будут автоматически ранжировать данные выборки. Тем не менее, важно понимать, как преобразуются данные вашего образца перед выполнением тестов.

В области прикладного машинного обучения у вас могут быть два основных типа вопросов о ваших данных, которые вы можете решать непараметрическими статистическими методами.

Связь между переменными

Методы количественной оценки зависимости между переменными называются методами корреляции.

Два непараметрических метода статистической корреляции, которые вы можете использовать:

Сравнить образец средства

Методы количественной оценки того, значительно ли среднее между двумя популяциями, называются тестами статистической значимости.

Вы можете использовать три непараметрических критерия статистической значимости:

расширения

В этом разделе перечислены некоторые идеи по расширению учебника, которые вы, возможно, захотите изучить.

Если вы исследуете какое-либо из этих расширений, я хотел бы знать.

Дальнейшее чтение

Этот раздел предоставляет больше ресурсов по теме, если вы хотите углубиться.

книги

статьи

Резюме

В этом уроке вы обнаружили непараметрическую статистику и ее роль в прикладном машинном обучении.

В частности, вы узнали:

У вас есть вопросы?
Задайте свои вопросы в комментариях ниже, и я сделаю все возможное, чтобы ответить.

Источник

параметрические свойства информации

3.12 параметрические свойства информации: Свойства информации, позволяющие проводить количественную оценку соответствующих ее параметров.

Смотреть что такое «параметрические свойства информации» в других словарях:

Параметрические свойства информации — Параметрические свойства информации: свойства информации, позволяющие проводить количественную оценку соответствующих ее параметров. Источник: ГОСТ Р 43.0.4 2009. Национальный стандарт Российской Федерации. Информационное обеспечение техники и… … Официальная терминология

ГОСТ Р 43.0.4-2009: Информационное обеспечение техники и операторской деятельности. Информация в технической деятельности. Общие положения — Терминология ГОСТ Р 43.0.4 2009: Информационное обеспечение техники и операторской деятельности. Информация в технической деятельности. Общие положения оригинал документа: 3.1 абстрагированная информация: Информация, обеспечивающая представление… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

НЕЛИНЕЙНАЯ ОПТИКА — раздел оптики, охватывающий исследования распространения мощных световых пучков в тв. телах, жидкостях и газах и их вз ствия с в вом. Сильное световое поле изменяет оптич. хар ки среды (показатель преломления, коэфф. поглощения), к рые становятся … Физическая энциклопедия

Корреляция — (Correlation) Корреляция это статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин Понятие корреляции, виды корреляции, коэффициент корреляции, корреляционный анализ, корреляция цен, корреляция валютных пар на Форекс Содержание… … Энциклопедия инвестора

Прогноз — (Forecast) Определение прогноза, задачи и принципы прогнозирования Определение прогноза, задачи и принципы прогнозирования, методы прогнозирования Содержание Содержание Определение Основные понятия прогностики Задачи и принципы прогнозирования… … Энциклопедия инвестора

Статистика — (Statistics) Статистика это общетеоретическая наука, изучающая количественные изменения в явлениях и процессах. Государственная статистика, службы статистики, Росстат (Госкомстат), статистические данные, статистика запросов, статистика продаж,… … Энциклопедия инвестора

Сверхвысоких частот техника — техника СВЧ, область науки и техники, связанная с изучением и использованием свойств электромагнитных колебаний и волн в диапазоне частот от 300 Мгц до 300 Ггц. Эти границы условны: в некоторых случаях нижней границей диапазона СВЧ… … Большая советская энциклопедия

Графический конвейер — Графический конвейер аппаратно программный комплекс визуализации трёхмерной графики. Содержание 1 Элементы трехмерной сцены 1.1 Аппаратные средства 1.2 Программные интерфейсы … Википедия

СССР. Технические науки — Авиационная наука и техника В дореволюционной России был построен ряд самолётов оригинальной конструкции. Свои самолёты создали (1909 1914) Я. М. Гаккель, Д. П. Григорович, В. А. Слесарев и др. Был построен 4 моторный самолёт… … Большая советская энциклопедия

Полиморфизм (программирование) — У этого термина существуют и другие значения, см. Полиморфизм. Эта статья или раздел нуждается в переработке. Пожалуйста, улучшите статью … Википедия

Источник

Параметрическая (числовая) информация. Дискретизация непрерывных сообщений

Для представления количественной информации чаще всего используются числа. По сравнению с представлением величин непрерывными зависимостями они дают значительные преимущества в возможностях обработки и хранения информации. Именно поэтому непрерывные сообщения часто “оцифровывают”, то есть представляют как последовательность чисел.

Числовая информация, как и символьная, по своей природе дискретна, так как она может быть представлена ограниченным набором символов (в частности, цифр).

На Рис.1.3 показана дискретизация непрерывной зависимости U(t). Она включает две составляющих:

— дискретизацию по времени с шагом t;

— дискретизацию (квантование) по уровню с шагом U.

Благодаря этим двум этапам всю зависимость U(t) можно представить как последовательность дискретных значений, которым соответствуют числа.

Очевидно, что точность дискретизации по уровню может быть выбрана как угодно большой

Важно, что непрерывную информацию с помощью оцифровки (дискретизации) принципиально в любом случае можно представить, как дискретную с любой необходимой точностью. В тоже время, обратное преобразование иногда невозможно (например, для символов). Таким образом, дискретная форма представления информации является наиболее общей.

Рис. 1.3 Представление аналоговой информации в виде дискретных значений

В соответствие с формами представления информации выделяют и типы дискретных и непрерывных сообщений. Первые состоят из знаков, принадлежащих к определенному алфавиту. Вторые включают непрерывно меняющиеся во времени величины.

Принципиально важно, что непрерывная информация в любом случае может быть преобразована к дискретной, тогда как обратное преобразование возможно не всегда.

Действительно, непрерывную зависимость некоторых величин можно дискретизировать, если задавать их соответствие в ограниченном наборе точек. При этом точность такого преобразования принципиально может быть задана достаточно высокой, чтобы не потерять информацию. А вот однозначно восстановить неизвестную кривую по ограниченному набору точек возможно не всегда. Мы будем рассматривать дискретную форму представления информации, как основную.

Дискретная информация удобнее для обработки человеком, но непрерывная информация часто встречается в практической работе, поэтому необходимо уметь переводить непрерывную информацию в дискретную (дискретизация) и наоборот. Модем (это слово происходит от слов модуляция и демодуляция) представляет собой устройство для такого перевода: он переводит цифровые данные от компьютера в звук или электромагнитные колебания-копии звука и наоборот.

При переводе непрерывной информации в дискретную важна так называемая частота дискретизации , определяющая период ( ) между измерениями значений непрерывной величины (рис. 1.4).

Рис. 1.4. Частота дискретизации.

Чем выше частота дискретизации, тем точнее происходит перевод непрерывной информации в дискретную. Но с ростом этой частоты растет и размер дискретных данных, получаемых при таком переводе, и, следовательно, сложность их обработки, передачи и хранения. Однако для повышения точности дискретизации необязательно безграничное увеличение ее частоты. Эту частоту разумно увеличивать только до предела, определяемого теоремой о выборках, называемой также теоремой Котельникова или законом Найквиста.

Любая непрерывная величина описывается множеством наложенных друг на друга волновых процессов, называемых гармониками, определяемых функциями вида , где — это амплитуда, — частота, — время и — фаза.

Теорема о выборках утверждает, что для точной дискретизации ее частота должна быть не менее чем в два раза выше наибольшей частоты гармоники, входящей в дискретизируемую величину

Примером использования этой теоремы являются лазерные компакт-диски, звуковая информация на которых хранится в цифровой форме. Чем выше будет частота дискретизации, тем точнее будут воспроизводиться звуки и тем меньше их можно будет записать на один диск, но ухо обычного человека способно различать звуки с частотой до 20КГц, поэтому точно записывать звуки с большей частотой бессмысленно. Согласно теореме о выборках частоту дискретизации нужно выбрать не меньшей 40КГц (в промышленном стандарте на компакт-диске используется частота 44.1КГц).

При преобразовании дискретной информации в непрерывную, определяющей является скорость этого преобразования: чем она выше, с тем более высокочастотными гармониками получится непрерывная величина. Но чем большие частоты встречаются в этой величине, тем сложнее с ней работать. Например, обычные телефонные линии предназначены для передачи звуков частотой до 3КГц. Связь скорости передачи и наибольшей допустимой частоты подробнее будет рассмотрена далее.

Источник

Параметрическая информация

В научной практике широкое распространение имеет параметрическая информация, которую можно свести к четырем основным видам: 1-событие, 2-величина, 3-функция, 4-комплекс.

Событие является категорией нулевой меры, т.е. не имеет геометрических измерений. Поэтому оно и представлено точкой.

2. Величина есть упорядоченное в одном измерении множество событий, причем каждое из них отвечает принятию величиной какого-либо одного значения. Величина может быть дискретной, или непрерывной. Одно событие есть «0»-мерная категория, так что совокупность пронумерованных подряд событий занимает одно измерение. Геометрически величину можно представить линией.

3. Функция x(t) есть соотношение между величиной и времен, пространством или другой величиной. В этом смысле функцию можно трактовать как двумерное поле событий.

Время Т само по себе не содержит информации, Множество событий во времени можно упорядочить относительно координат N и Т в виде функции N(Т).

4.Полный комплекс информации есть соответствие между величиной, с одной стороны и временем и пространством с другой. Таким образом, полный комплекс информации есть трехмерное поле событий

Параметрическая информация сообщает о различных величинах, оцениваемых по индивидуальным шкалам или приведенных к одной общей шкале. Эти физические величины называются параметрами.

Информация об одной скалярной величине одномерна.

Информация о функциональной зависимости между 2-мя величинами, например, Х₂ = f (X₁),занимает 2 измерения в координатах Х₁и Х₂. Более сложные соотношения между многими величинами представляются n-мерными категориями или образами. Информация об изменении параметров во времени занимает от 2 до n измерений в зависимости от количества отдельных параметров.

Геометрические пространства (линия, плоскость, объем) представляют собой информационные категории только в тех случаях, когда они определяют местоположение событий. Координата Nпредставляет событие на линии; N₁ и N₂ – координаты плоскости; N₁, N₂, N₃характеризуют объем.

Параметрические пространства могут содержать информацию о распределении некоторых параметров по линии, плоскости или объему.

Источник