「情報量」の版間の差分

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簡単な例— 1 から 6 まで数字がでるサイコロ—でもう少し先まで考えてみることで、情報量が持っていてほしい性質を捉まえてみよう。このサイコロでどの目も確率6分の1で出るはずだが、サイコロをふるまではどの目がでるかはわからない。ひとたびサイコロを振ると、ある目が出る。このサイコロを振る前と振った後では、不確実さが減っている。これをどのように測るかが情報量を定義するときに本質的な課題である。さて6面体のサイコロから、20面体のサイコロに変えたとしよう。この場合もサイコロを振る前と振った後では不確実さが減るわけだが、どちらのサイコロの場合のほうが不確実さは減るだろうか?直観的に言って、出るかもしれない目が多いのだから(20面体では各々の目の出る確率は20分の1であり、6分の1よりも小さいから)、サイコロを振ることで減った不確実さは、20面体のときのほうが大きい。つまり、確率の小さな事象が起きたことを知るときのほうが、不確実さの減り方は大きい、すなわち情報量が大きいとしたい。では、6面体の例に戻って、サイコロを振ったあとで、出た目の数は自分では直接見れないけれども、別の人が出た目を見て、偶数だったか奇数だったか教えてもらえるとしよう。この場合、偶数か奇数かはわかるので、サイコロを振る前よりは不確実さは減ってはいるけれども、出た目を自分で直接見るのに比べれば、その減り方は少ない。さて、偶数か奇数か教えてもらった後で、偶数グループの3つの数字にあらためてA,B、C(奇数グループはC,D,F)と番号づけておいて、その番号を教わったとする。当然のことながら、このA,B,Cのどれかだったかを教われば、もともと1~6の数字のどれが出たのかはわかることになる。この偶奇を教わってからグループの番号を教わることで最終的に減った不確実さは、最初から自分で数字を見るときに減った不確実さと同じであってほしいのは直観的に明らかだろう。  
簡単な例— 1 から 6 まで数字がでるサイコロ—でもう少し先まで考えてみることで、情報量が持っていてほしい性質を捉まえてみよう。このサイコロでどの目も確率6分の1で出るはずだが、サイコロをふるまではどの目がでるかはわからない。ひとたびサイコロを振ると、ある目が出る。このサイコロを振る前と振った後では、不確実さが減っている。これをどのように測るかが情報量を定義するときに本質的な課題である。さて6面体のサイコロから、20面体のサイコロに変えたとしよう。この場合もサイコロを振る前と振った後では不確実さが減るわけだが、どちらのサイコロの場合のほうが不確実さは減るだろうか?直観的に言って、出るかもしれない目が多いのだから(20面体では各々の目の出る確率は20分の1であり、6分の1よりも小さいから)、サイコロを振ることで減った不確実さは、20面体のときのほうが大きい。つまり、確率の小さな事象が起きたことを知るときのほうが、不確実さの減り方は大きい、すなわち情報量が大きいとしたい。では、6面体の例に戻って、サイコロを振ったあとで、出た目の数は自分では直接見れないけれども、別の人が出た目を見て、偶数だったか奇数だったか教えてもらえるとしよう。この場合、偶数か奇数かはわかるので、サイコロを振る前よりは不確実さは減ってはいるけれども、出た目を自分で直接見るのに比べれば、その減り方は少ない。さて、偶数か奇数か教えてもらった後で、偶数グループの3つの数字にあらためてA,B、C(奇数グループはC,D,F)と番号づけておいて、その番号を教わったとする。当然のことながら、このA,B,Cのどれかだったかを教われば、もともと1~6の数字のどれが出たのかはわかることになる。この偶奇を教わってからグループの番号を教わることで最終的に減った不確実さは、最初から自分で数字を見るときに減った不確実さと同じであってほしいのは直観的に明らかだろう。  


&nbsp;情報量は、これらの直観を反映するように定義されている。確率<span class="texhtml">''p''</span> の事象が起きたことを知らせる情報に含まれる情報量は、  
&nbsp;情報量は、これらの直観を反映するように定義されている。確率<math>p</math> の事象が起きたことを知らせる情報に含まれる情報量は、  


<span class="texhtml"> − log''p''</span> &nbsp; (1)  
<span class="texhtml"> − log''p''</span> &nbsp; (1)  
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と書き直せることからもわかる。この左辺の第2項に出ているのが条件付きエントロピーで、
と書き直せることからもわかる。この左辺の第2項に出ているのが条件付きエントロピーで、


<math>H_A(B)= - \sum_{i,j} p(A_i)p(B_j|A_i) \log p (B_j | A_i)</math>
<math>H_{A}(B)= - \sum_{i,j} p(A_i)p(B_j|A_i) \log p(B_j|A_i)</math>


と定義される。  
と定義される。  
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