Gegenseitige Information
Berechnen Sie Plug-in-Verschiedenheitsinformationen, marginale Entropien und bedingte Entropien aus einer kategorialen Zähltabelle.
IHRE BERECHNUNG
Ergebnis
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Rechenschritte
Gehen Sie die Schritte einzeln durch oder zeigen Sie die gesamte Berechnung an. Die Schritte verwenden Ihre aktuellen Eingaben.
Berechnungsmethode
Normalisieren Sie die Tabelle auf eine gemeinsame empirische Verteilung und summieren Sie nur Positiv-Wahrscheinlichkeitszellen.
I(X;Y)=Σ pij log2(pij/(pi pj)); H(X|Y)=H(X)−I(X;Y)
Rechenbeispiel
Die Grafen 40.10;10.40 haben gleiche Ränder und gegenseitige Informationen 1−H2(0,2)-0,278071905 Bits.
Annahmen und Hinweise zu den Eingaben
Ganze nichtnegative Zählungen, positive Gesamtzahl und 2–20 Reihen/Spalten. Plug-in empirische Informationen werden in endlichen Proben voreingestellt; keine Biaskorrektur, Signifikanztest, kausale Interpretation oder Kategorie-Markierung wird geliefert.
Hinweise zum Rechner
Kann ich eigene Werte eingeben?
Ja. Ersetzen Sie die Beispielwerte durch Ihre eigenen Eingaben. Ergebnis, Rechenschritte, Tabellen und gegebenenfalls Diagramme werden entsprechend aktualisiert. Bei leeren oder ungültigen Eingaben wird das Ergebnis gelöscht. Fehlende Angaben werden niemals unbemerkt durch Beispielwerte ersetzt.
Sind die Ergebnisse exakt?
Die Ergebnisse beruhen auf Gleitkommaarithmetik und werden für die Anzeige gerundet. Beachten Sie die Formel, die Annahmen und die gegebenenfalls angegebene Datengenauigkeit.
Werden meine Eingaben hochgeladen?
Die Berechnung erfolgt in Ihrem Browser. Ein Benutzerkonto, Datei-Uploads oder ein externer KI-Dienst sind nicht erforderlich. Beim Neuladen der Seite werden die Eingaben zurückgesetzt.
Berechnen Sie empirische Entropie, beobachtete Unterstützung und ideale Codierungsgrenzen aus gekennzeichneten Symbolzahlen.
Berechnen Sie Pearson Chi-Quadrat, erwartete Zählungen, einen ungefähren p-Wert und Cramer-V für eine Kontingenztabelle.
Vergleichen Sie zwei normalisierte Kategorienverteilungen mit Basis-zwei Jensen-Shannon Divergenz und seine Quadrat-Wurzel-Entfernung.
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