Evaluating Transfer Entropy for Normal and y-Order Normal Distributions
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985556%3A_____%2F16%3A00461261" target="_blank" >RIV/67985556:_____/16:00461261 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://dx.doi.org/10.9734/BJMCS/2016/27377" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.9734/BJMCS/2016/27377</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.9734/BJMCS/2016/27377" target="_blank" >10.9734/BJMCS/2016/27377</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Evaluating Transfer Entropy for Normal and y-Order Normal Distributions
Popis výsledku v původním jazyce
Since 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.
Název v anglickém jazyce
Evaluating Transfer Entropy for Normal and y-Order Normal Distributions
Popis výsledku anglicky
Since 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.
Klasifikace
Druh
J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)
CEP obor
BC - Teorie a systémy řízení
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2016
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
British Journal of Mathematics & Computer Science
ISSN
2231-0851
e-ISSN
—
Svazek periodika
17
Číslo periodika v rámci svazku
5
Stát vydavatele periodika
GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska
Počet stran výsledku
20
Strana od-do
1-20
Kód UT WoS článku
—
EID výsledku v databázi Scopus
—