KOŠTÁL, Lubomír a Ondřej POKORA. Nonparametric estimation of information-based measures of statistical dispersion. Online. Entropy. 2012, roč. 14, č. 7, s. 1221–1233. ISSN 1099-4300. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.3390/e14071221. [citováno 2024-04-23]
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Nonparametric estimation of information-based measures of statistical dispersion
Autoři KOŠTÁL, Lubomír a Ondřej POKORA
Vydání Entropy, 2012, 1099-4300.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10103 Statistics and probability
Stát vydavatele Švýcarsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Impakt faktor Impact factor: 1.347
Organizační jednotka Přírodovědecká fakulta
Doi http://dx.doi.org/10.3390/e14071221
UT WoS 000306748500007
Klíčová slova anglicky statistical dispersion; entropy; Fisher information; nonparametric density estimation
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: Mgr. Ondřej Pokora, Ph.D., učo 42536. Změněno: 13. 3. 2018 16:05.
Anotace
We address the problem of non-parametric estimation of the recently proposed measures of statistical dispersion of positive continuous random variables. The measures are based on the concepts of differential entropy and Fisher information and describe the "spread" or "variability" of the random variable from a different point of view than the ubiquitously used concept of standard deviation. The maximum penalized likelihood estimation of the probability density function proposed by Good and Gaskins is applied and a complete methodology of how to estimate the dispersion measures with a single algorithm is presented. We illustrate the approach on three standard statistical models describing neuronal activity.
VytisknoutZobrazeno: 23. 4. 2024 23:23