예측 :
1. Shannon Entropy : 핵심 정보 이론은 엔트로피를 통해 메시지 또는 이벤트에 포함 된 정보의 양을 정량화합니다. 낮은 엔트로피는 예측 가능 또는 반복적 인 패턴을 나타내는 반면, 높은 엔트로피는 불확실성 또는 무작위성을 시사합니다. 다양한 변수의 엔트로피를 측정함으로써 정보 이론은 패턴을 식별하고 미래의 사건에 대한 예측을 할 수 있습니다.
2. 마르코프 체인 : Markov 체인은 현재 상태에 따라 시스템에서 다른 상태로 전환 할 확률을 설명하는 수학적 모델입니다. 일기 예보, 언어 모델링 및 금융 시장 분석과 같은 예측 작업에 널리 사용됩니다. 관찰 사이의 순차적 의존성을 캡처함으로써 Markov 체인은 과거 서열에 기초하여 미래 상태 또는 사건을 예측할 수 있습니다.
인과 :
1. 그레인저 인과 관계 : Granger 인과 관계는 한 시계열을 사용하여 다른 시리즈를 예측할 수 있는지 여부를 결정하는 통계 개념입니다. 한 시리즈의 과거 값이 다른 시리즈의 예측을 지속적으로 개선한다면, 전자는 후자를 그랜더 원인으로 말한다. 이 접근법은 직접적인 실험 조작이없는 경우에도 변수 간의 잠재적 인과 관계를 식별 할 수있게한다.
2. 전달 엔트로피 : 전송 엔트로피는 한 변수에서 다른 변수로 전송 된 정보의 양을 정량화하는 또 다른 정보 이론적 측정입니다. Granger 인과 관계와 달리 전송 엔트로피에는 변수 간의 선형 관계를 가정 할 필요가 없습니다. 비선형 인과 적 상호 작용을 감지 할 수 있으며 시스템 내 정보 흐름에 대한 통찰력을 제공합니다.
3. 베이지안 네트워크 : 베이지안 네트워크는 변수 간의 확률 론적 관계를 나타내는 그래픽 모델입니다. 그들은 직간접 관계를 포함하여 복잡한 인과 구조의 표현을 허용합니다. 관찰 된 데이터로 네트워크를 업데이트함으로써 베이지안 네트워크는 변수 간의 조건부 확률에 따라 확률 론적 예측을하고 인과 관계를 추론 할 수 있습니다.
요약하면, 정보 이론은 예측 및 인과 추론에 적용될 수있는 다양한 도구와 개념을 제공합니다. 정보 내용을 정량화하고 데이터의 패턴을 분석함으로써 정보 이론은 신뢰할 수있는 예측을 만들고 숨겨진 인과 관계를 발견하기위한 프레임 워크를 제공합니다.
