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Copula熵:理论和应用

Copula Entropy: Theory and Applications

Submit Time: 2022-06-23
Author: 马健 1 ;
Institute: 1.日立中国研究院;

Abstracts

统计独立性是统计学和机器学习领域的基础性概念,如何表示和度量统计独立性是该领域的基本问题。Copula理论提供了统计相关关系表示的理论工具,而Copula熵理论则给出了度量统计独立性的概念工具。本文综述了Copula熵的理论和应用,概述了其基本概念定义、定理和性质,以及估计方法。介绍了Copula熵研究的最新进展,包括其在统计学的六个基本问题(结构学习、关联发现、变量选择、因果发现、域自适应和正态性检验等)上的理论应用。讨论了前四个理论应用之间的关系,以及其对应的深层次的相关性和因果性概念之间的联系,并将Copula熵的(条件)独立性度量框架与基于核函数和距离相关的同类框架进行了对比。简述了Copula熵在理论物理学、理论化学、化学信息学、水文学、环境气象学、生态学、动物形态学、农学、认知神经学、运动神经学、计算神经学、系统生物学、生物信息学、临床诊断学、老年医学、精神病学、公共卫生学、经济政策学、社会学、政治学,以及能源工程、土木工程、制造工程、可靠性工程、航空航天、通信工程、测绘工程和金融工程等领域的实际应用。

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