Uma contribuição à teoria da informação e ao critério de informação de Akaike

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Araujo, Adrielle Braga de
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/23209
Resumo: Sempre que fazemos observações estatísticas ou planejamos e realizamos experimentos estatísticos, buscamos informações. Consequentemente, o conceito de informação desempenha um papel importante em áreas que utilizam sistemas probabilísticos ou estatísticos de observações. Neste trabalho estudamos duas variáveis aleatórias centrais da teoria da informação: a informação de Shannon e a informação de Kullback-Leibler. Mostramos que as respectivas esperanças matemáticas são conhecidas como entropia de Shannon e divergência de Kullback-Leibler. Dedicamos mais espaço para estudar as propriedades matemáticas da divergência de Kullback-Leibler com o objetivo de mostrar sua aplicação na seleção de modelos probabilísticos como uma medida da “distância” entre distribuições de probabilidade. Apresentamos o critério de informação de Akaike como uma metodologia de otimização da esperança da divergência de Kullback-Leibler
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