信息熵和方差都被用作不確定性的度量,之間理應存在一定的科學關係
本文研究隨機變量X的熵H (X)與方差σ2 之間的關係。所得結論 :對連續型隨機變量X ,熵H(X)隨標準差σ的增加而增加 ,對二維連續型隨機變量 (X ,Y) ,聯合熵H(X ,Y)隨X、Y的標準差之積的增加而增加 ;對離散型隨機變量X ,熵與方差無關。這一性質 ,揭示了連續型隨機變量與離散型變量的本質差異。
信息熵和方差都被用作不確定性的度量,之間理應存在一定的科學關係
本文研究隨機變量X的熵H (X)與方差σ2 之間的關係。所得結論 :對連續型隨機變量X ,熵H(X)隨標準差σ的增加而增加 ,對二維連續型隨機變量 (X ,Y) ,聯合熵H(X ,Y)隨X、Y的標準差之積的增加而增加 ;對離散型隨機變量X ,熵與方差無關。這一性質 ,揭示了連續型隨機變量與離散型變量的本質差異。
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1、數據 2、全選日期(從8到22的所有日期) 3、爲全選日期新增規則 規則1(當前日期>=開始日期,當前日期<=結束日期) 公式裏面$符號去掉格式如下 格式化如下 點確定如下 規則2(超過當前日期)