【文件属性】：
文件名称：copent:R包，用于估计copula熵
文件大小：7KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-20 10:49:12
correlation entropy variable-selection copula transfer-entropy
pent
用于估计Copula熵的R包
介绍
Copula熵是用于统计独立性度量的数学概念[1]。在双变量情况下，Copula熵被证明等同于互信息。与Pearson相关系数不同，Copula熵是为非线性，高阶和多元情况定义的，这使其普遍适用。
它具有广泛的应用，包括但不限于：
结构学习；
变量选择[2]；
因果发现（估计转移熵）[3]。
该算法包括两个步骤：使用秩统计量估计经验语料密度，以及使用kNN方法从估计的经验语料密度中估计语料熵。由于两个步骤都使用非参数方法，因此可以将copent算法应用于任何情况而无需进行假设。
在copent包的预印纸上的arXiv。有关更多信息，请参阅[1-3]。有关中文的更多信息，请点击。
功能
copent-主要功能;
Construct_empirical_copula-算法的第一步，它通过秩统计来估计数据的经验copula;
entknn-算法的
【文件预览】：
copent-master
----NAMESPACE(93B)
----R()
--------copent.R(2KB)
----man()
--------copent.Rd(2KB)
--------entknn.Rd(1KB)
--------construct_empirical_copula.Rd(1KB)
----README.md(4KB)
----tests()
--------test.R(126B)
----DESCRIPTION(1KB)