数学知识——概率统计（9）：概率论的应用：随机过程、信息熵、图论

最新推荐文章于 2025-04-10 13:56:31 发布
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本文深入探讨了概率论的应用，包括回归分析、多变量分析和随机过程，并详细讲解了信息论的基本原理，如信息量、信息熵及其在计算机科学中的应用。文章指出，信息的意外程度与信息量成正比，而信息熵则是衡量信息不确定性的重要指标。

概率论的各类应用

回归分析和多变量分析

随机过程

信息论

意外程度 = 信息量

意外程度越大，消息包含的信息量也越大。
为了用数学方式描述这一理论，我们需要设计出一种概率越低值反而越大的指标。可选的方案有很多，我们最终选的是以下的方案：

得知该消息时的意外程度 = log 1 概 率 \frac{1}{概率} 概<

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