Известия высших учебных заведений

Прикладная нелинейная динамика

ISSN 0869-6632 (Print)
ISSN 2542-1905 (Online)


Для цитирования:

Землянников А. С., Сысоев И. В. Диагностика и коррекция систематической ошибки при оценке энтропии переноса методом k-ближайших соседей // Известия вузов. ПНД. 2015. Т. 23, вып. 4. С. 24-31. DOI: 10.18500/0869-6632-2015-23-4-24-31

Статья опубликована на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY 4.0).
Полный текст в формате PDF(Ru):
(загрузок: 160)
Язык публикации: 
русский
Тип статьи: 
Научная статья
УДК: 
530.182, 51-73

Диагностика и коррекция систематической ошибки при оценке энтропии переноса методом k-ближайших соседей

Авторы: 
Землянников Андрей Сергеевич, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского
Сысоев Илья Вячеславович, Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского
Аннотация: 

Энтропия переноса широко используется для определения направленной связанности колебательных систем по их наблюдаемым временным рядам. При оценке энтропии переноса между связанными нелинейными системами методом K-ближайших соседей обнаружена систематическая ошибка. Предложен способ уменьшения данной ошибки: с увеличением номера соседа систематическая ошибка уменьшается. Показана возможность диагностики систематической ошибки, имея два набора измерений. Полученные результаты позволяют улучшить чувствительность и специфичность метода для нелинейных систем при малых уровнях связи.   

Список источников: 
  1. Schreiber T. Measuring information transfer // Phys. Rev. Lett. 2000. Vol. 85, No 2. P. 461.
  2. Moddemeijer R. On estimation of entropy and mutual information of continuous distributions // Signal Processing. 1989. Vol. 16, No 3. P. 233.
  3. Lee J., Nemati S., Silva I., Edwards B.-A., Butler J.-P., Malhotra A. Transfer entropy estimation and directional coupling change detection in biomedical time series // BioMedical Engineering OnLine. 2012. 11:19.
  4. Silverman B. Density estimation for statistics and data analysis. London: Chapman and Hall, 1986. 175 p.
  5. Darbellay A.G., Vajda I. Estimation of the information by an adaptive partitioning of the observation space // IEEE Transactions on Information Theory. 1999. Vol. 45, No 4. P. 1315.
  6. Kugiumtzis D. Transfer entropy on rank vectors // Journal of Nonlinear Systems and Applications. 2012. Vol. 3, No 2. P. 73.
  7. Kraskov A., Stogbauer H., Grassberger P.  Estimating mutual information // Phys. Rev. E. 2004. 69: 66138.
  8. Jizba P., Kleinert H., Shefaat M. Renyi’s information transfer between financial time series // Physica A. 2012. Vol. 391. P. 2971.
  9. Gomez-Herrero G., Wu W., Rutanen K., Soriano M.C., Pipa G., Vicente R. Assessing coupling dynamics from an ensemble of time series // Arxiv preprint arXiv:1008.0539v1. 2010.
  10. Kaiser A., Schreiber T. Information transfer in continuous process // Physica D: Nonlinear Phenomena. 2002. Vol. 166, No 1–2.
  11. Hahs D.W., Pethel S.D. Transfer entropy for coupled autoregressive processes // Entropy. 2003. Vol. 15(3). P. 767.
  12. Lindner M., Vicente R., Priesemann V., Wibral M. TRENTOOL: A Matlab open source toolbox to analyse information flow in time series data with transfer entropy // BMC Neuroscience. 2011. 12:119.
  13. Wibral M., Pampu N., Priesemann V., Siebenhuhner F., Seiwert H., Lindner M., Lizier J.T., Vicente R. Measuring information-transfer delays // PLoS One. 2013. Vol. 8(2):e55809.
  14. Smirnov D.A. Spurious causalities with transfer entropy // Phys. Rev. E. 2013. Vol. 87. 042917.
  15. Козаченко Л.Ф., Леоненко Н.Н. О статистической оценке энтропии случайного вектора // Проблемы передачи информации. 1987. Т. 23:2. P. 9. 
  16. Кузнецов С.П. Динамический хаос. М.: Физматлит, 2001. 296 c. 
Поступила в редакцию: 
04.06.2015
Принята к публикации: 
03.09.2015
Опубликована: 
31.03.2016
Краткое содержание:
(загрузок: 89)