更新了第77天的文档

Author: jackfrued

Day66-80/77.概率统计基础.md

@@ -324,53 +324,6 @@ $$
 
 假设检验会存在两种错误情况，一种称为“拒真”，一种称为“取伪”。如果原假设是对的，但你拒绝了原假设，这种错误就叫作“拒真”，这个错误的概率也叫作显著性水平$\alpha$，或称为容忍度；如果原假设是错的，但你承认了原假设，这种错误就叫作“取伪”，这个错误的概率我们记为$\beta$。
 
-#### 信息熵
-
-1948年，克劳德·香农（Claude Shannon）在他的著名论文《通信的数学原理》中提出了“信息熵”的概念，它解决了信息的度量问题，量化出了信息的价值。“熵”（entropy）原本是热力学领域的概念，它反映的是系统的混乱程度，熵越大，系统的混乱程度就越高。在信息论中，熵可以看作随机变量不确定性的度量，变量的不确定性越大，熵就越大，那么要确定它所需要的信息量也就越大。
-
-例如，甲、乙两人参加一个射击比赛，如果从历史成绩来看，甲的胜率是100%，那么我们很容易接受甲会获胜这个结果；如果从历史成绩来看，甲的胜率是50%，那么我们就难以确定谁会获胜。克劳德·香农提出可以用下面的公式来描述这种不确定性：
-$$
-H = -\sum_{x \in X} P(x)log_2P(x)
-$$
-我们用$ x_1 $和$ x_2 $来分别表示甲和乙获胜，很显然，当$  P(x_1)=0.5 $，$ P(x_2)=0.5 $时，$ H=1 $；当$ P(x_1)=1 $，$ P(x_2)=0 $时，$ H=0 $，当$ P(x_1) = 0.8 $，$ P(x2) = 0.2 $时，$ H \approx 0.72 $。
-
-如果要表示两个随机变量的熵，可以定义联合熵，如下所示：
-$$
-H(X,Y) = -\sum_{x \in X}\sum_{y \in Y} P(x, y)log_2P(x,y)
-$$
-很显然，知道的信息越多，随机事件的不确定性就越小。这些信息，可以是直接针对我们想了解的随机事件的信息，也可以是和我们关心的随机事件相关的其他事件的信息。在数学上可以严格的证明这些相关的信息也能够消除不确定性。为此，要先引入条件熵的概念，如下所示：
-$$
-H(X|Y) = -\sum_{x \in X}\sum_{y \in Y}P(x, y)log_2P(x|y)
-$$
-可以证明$ H(x) \ge H(X|Y)$，也就是说多了$ Y $的信息之后，关于$ X $的不确定性下降了。当然，还要注意等号成立的情况，也就是说增加了$ Y $的信息，但是$ X $的不确定没有下降，也就是说我们获取的信息与要研究的内容没有关系。
-
-根据上面的公式，我们还可以做出以下的推导：
-$$
-H(X, Y) = -\sum_{x \in X}\sum_{y \in Y} P(x, y)log_2P(x,y) \\
-= -\sum_{x \in X}\sum_{y \in Y} P(x, y)log_2P(y)P(x|y) \\
-= -\sum_{x \in X}\sum_{y \in Y} P(x, y)log_2P(y) -\sum_{x \in X}\sum_{y \in Y} P(x, y)log_2P(x|y) \\
-= -\sum_{x \in X} P(x)log_2P(y) -\sum_{x \in X}\sum_{y \in Y} P(x, y)log_2P(x|y) \\
-= H(X) + H(X|Y)
-$$
-从上面的推导可以看出，对于两个随机变量的随机系统，我们可以先观察一个随机变量获取信息量，观察完后，我们可以在拥有这个信息量的基础上观察第二个随机变量的信息量，而且先观察谁，对信息量都不会有影响。上面的式子也告诉了我们：
-$$
-H(X|Y) = H(X, Y) - H(X)
-$$
-刚才我们说到除了直接的信息之外，相关的信息也会帮助我们消除不确定性，那么我们如何量化这种相关性呢？香农在信息论中提出了一个“互信息”（Mutual Information）的概念作为两个随机变量相关性的量化，例如在夏天的时候，我们经常说“好闷热啊，要下雨了”，这里的“闷热”和“下雨”的互信息就很高。对于随机变量X和Y，它们的互信息定义如下所示：
-$$
-I(X;Y) = \sum_{x \in X}\sum_{y \in Y}P(x, y)log_2\frac{P(x, y)}{P(x)P(y)}
-$$
-可以证明，互信息就是随机变量$ X $的不确定性$ H(X) $跟知道了随机变量$ Y $的条件下$ X $的不确定性$ H(X|Y) $之间的差异，即：
-$$
-I(X;Y) = \sum_{x \in X}\sum_{y \in Y}P(x, y)log_2\frac{P(x, y)}{P(x)P(y)} \\
-= \sum_{x \in X}\sum_{y \in Y}P(x, y)log_2\frac{P(x|y)P(y)}{P(x)P(y)} \\
-= \sum_{x \in X}\sum_{y \in Y}P(x, y)log_2\frac{P(x|y)}{P(x)} \\
-= \sum_{x \in X}\sum_{y \in Y}P(x, y)log_2P(x|y) - \sum_{x \in X}\sum_{y \in Y}P(x, y)log_2P(x) \\
-= -\sum_{x \in X}P(x)log_2P(x) - (-\sum_{x \in X}\sum_{y \in Y}P(x, y)log_2P(x|y)) \\
-= H(X) - H(X|Y)
-$$
-很显然，互信息是一个取值在0到$ H(X) $之间的函数，当$ X $和$ Y $完全相关时，它的取值是$ H(X) $；当$ X $和$ Y $完全无关时，它的取值是0。
-
 ### 总结
 
 描述性统计通常用于研究表象，将现象用数据的方式描述出来（用整体的数据来描述整体的特征）；推理性统计通常用于推测本质（通过样本数据特征去推理总体数据特征），也就是你看到的表象的东西有多大概率符合你对隐藏在表象后的本质的猜测。