Počet záznamů: 1  

Evaluating Transfer Entropy for Normal and y-Order Normal Distributions

  1. 1.
    SYSNO ASEP0461261
    Druh ASEPJ - Článek v odborném periodiku
    Zařazení RIVJ - Článek v odborném periodiku
    Poddruh JOstatní články
    NázevEvaluating Transfer Entropy for Normal and y-Order Normal Distributions
    Tvůrce(i) Hlaváčková-Schindler, Kateřina (UTIA-B)
    Toulias, T. L. (BE)
    Kitsos, C. P. (GR)
    Celkový počet autorů3
    Zdroj.dok.British Journal of Mathematics & Computer Science - ISSN 2231-0851
    Roč. 17, č. 5 (2016), s. 1-20
    Poč.str.20 s.
    Forma vydáníTištěná - P
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.GB - Velká Británie
    Klíč. slovaTransfer entropy ; time series ; Kullback-Leibler divergence ; causality ; generalized normal distribution
    Vědní obor RIVBC - Teorie a systémy řízení
    Institucionální podporaUTIA-B - RVO:67985556
    DOI10.9734/BJMCS/2016/27377
    AnotaceSince its introduction, transfer entropy has become a popular information-theoretic tool for detecting causal inference between two discretized random processes. By means of statistical tools we evaluate the transfer entropy of stationary processes whose continuous probability distributions are known. We study transfer entropy of processes coming from the family of γ-order generalized normal distribution. Applying Kullback-Leibler divergence we provide explicit expressions of the transfer entropy for processes which are normal, as well as for processes from the class of γ-order normal distributions. The results achieved in the paper for continuous time can be applied also to the discrete time case, concretely to the time series whose underlying process distribution is from the discussed classes.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2017
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.