المسافة الإحصائية

في الإحصاء ونظرية الاحتمالات ونظرية المعلومات ، تحدد المسافة الإحصائية المسافة بين كائنين إحصائيين، والتي يمكن أن تكون متغيرين عشوائيين ، أو توزيعين احتماليين أو عينتين ، أو يمكن أن تكون المسافة بين نقطة عينة فردية ومجتمع أو عينة أوسع من النقاط.

يمكن تفسير المسافة بين المجموعات السكانية على أنها قياس للمسافة بين توزيعين احتماليين ، وبالتالي فهي في جوهرها مقاييس للمسافات بين مقاييس الاحتمال . عندما تتعلق مقاييس المسافة الإحصائية بالاختلافات بين المتغيرات العشوائية ، فقد يكون لهذه الاختلافات تبعية إحصائية [ 1 ] ، وبالتالي لا ترتبط هذه المسافات مباشرةً بمقاييس المسافات بين مقاييس الاحتمال. مرة أخرى، قد يرتبط مقياس المسافة بين المتغيرات العشوائية بمدى التبعية بينها، وليس بقيمها الفردية.

العديد من مقاييس المسافة الإحصائية ليست مقاييس قياسية ، وبعضها غير متناظر. بعض أنواع مقاييس المسافة، التي تعمم المسافة التربيعية ، تُعرف باسم التباعدات (الإحصائية) .

مصطلحات

تُستخدم مصطلحات عديدة للإشارة إلى مفاهيم مختلفة للمسافة؛ وغالبًا ما تكون هذه المصطلحات متشابهة بشكلٍ مُربك، وقد تُستخدم بشكلٍ غير متسق بين المؤلفين ومع مرور الوقت، إما بشكلٍ فضفاض أو بمعنى تقني دقيق. بالإضافة إلى "المسافة"، تشمل المصطلحات المشابهة الانحراف ، والتباين ، والاختلاف ، والتمييز، والتباعد ، فضلًا عن مصطلحات أخرى مثل دالة التباين والمقياس . أما مصطلحات نظرية المعلومات فتشمل الإنتروبيا المتقاطعة ، والإنتروبيا النسبية ، ومعلومات التمييز ، ومكسب المعلومات .

المسافات كمقاييس

المقاييس

المقياس على مجموعة X هو دالة (تُسمى دالة المسافة أو ببساطة المسافة ) d : X × XR + (حيث R + هي مجموعة الأعداد الحقيقية غير السالبة ). لكل x و y و z في X ، يجب أن تحقق هذه الدالة الشروط التالية: 

  1. d ( x , y ) ≥ 0 ( عدم السلبية )   
  2. d ( x , y ) = 0  إذا وفقط إذا كان x = y ( هوية غير قابلة للتمييز . لاحظ أن الشرطين 1 و2 معًا ينتجان التحديد الموجب ).    
  3. د ( س ، ص ) = د ( ص ، س ) ( التناظر )   
  4. d ( x , z ) ≤ d ( x , y ) + d ( y , z ) ( خاصية الجمع الجزئي / متباينة المثلث ).   

المقاييس المعممة

لا تُعدّ العديد من المسافات الإحصائية مقاييس ، لأنها تفتقر إلى خاصية أو أكثر من خصائص المقاييس الصحيحة. على سبيل المثال، تُخالف المقاييس الزائفة الخاصية (2)، وهي خاصية هوية غير المتمايزة؛ وتُخالف المقاييس شبه القياسية الخاصية (3)، وهي خاصية التناظر؛ وتُخالف المقاييس شبه القياسية الخاصية (4)، وهي خاصية متباينة المثلث. تُسمى المسافات الإحصائية التي تُحقق الخاصيتين (1) و(2) بالتباعدات .

متقاربان إحصائياً

المسافة الكلية للتباين بين توزيعينX{\displaystyle X}وY{\displaystyle Y}على نطاق محدودد{\displaystyle D} يُعرَّف (والذي يُشار إليه غالبًا بالفرق الإحصائي [ 2 ] أو المسافة الإحصائية [ 3 ] في علم التشفير) على النحو التالي:

Δ(X،Y)=12αد|برو[X=α]-برو[Y=α]|{\displaystyle \Delta (X,Y)={\frac {1}{2}}\sum _{\alpha \in D}|\Pr[X=\alpha ]-\Pr[Y=\alpha ]|}.

نقول إن مجموعتين احتماليتين{Xك}كشمال{\displaystyle \{X_{k}\}_{k\in \mathbb {N} }}و{Yك}كشمال{\displaystyle \{Y_{k}\}_{k\in \mathbb {N} }}تكون النتائج متقاربة إحصائياً إذاΔ(Xك،Yك){\displaystyle \Delta (X_{k},Y_{k})}هي دالة مهملة فيك{\displaystyle k}.

أمثلة

المقاييس

الاختلافات

انظر أيضاً

ملحوظات

  1. دودج، واي. (2003) مدخل للمسافة
  2. غولدريتش، أوديد (2001). أسس التشفير: الأدوات الأساسية ( الطبعة الأولى). برلين: مطبعة جامعة كامبريدج . ص 106. ISBN   0-521-79172-3.
  3. ريزين، ليو. (ملاحظات المحاضرة) المستخلصات ونظرية التجزئة المتبقية

مراجع

  • دودج، واي. (2003) قاموس أكسفورد للمصطلحات الإحصائية ، مطبعة جامعة أكسفورد. رقم ISBN 0-19-920613-9