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1.

図書
図書
1. Stochastic complexity in statistical inquiry
Jorma Rissanen
出版情報: Singapore ; Teaneck, N.J. : World Scientific, c1989  iii, 177 p. ; 23 cm
シリーズ名: Series in computer science ; v. 15
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2.

電子ブック
ＥＢ
2. Information and Complexity in Statistical Modeling
Jorma Rissanen
出版情報: Springer eBooks Computer Science , Springer New York, 2007
所蔵情報: loading…
目次情報: 続きを見る
Introduction / 1：
Information and Coding / Part I：
Shannon-Wiener Information / 2：
Coding of Random Variables / 2.1：
Universal prior for integers and their coding / 2.1.1：
Basic Properties of Entropy and Related Quantities / 2.2：
Channel Capacity / 2.3：
Chain Rules / 2.4：
Jensen's Inequality / 2.5：
Theory of Types / 2.6：
Equipartition Property / 2.7：
Coding of Random Processes / 3：
Random Processes / 3.1：
Entropy of Stationary Processes / 3.2：
Markov Processes / 3.3：
Tree Machines / 3.4：
Tunstall's Algorithm / 3.5：
Arithmetic Codes / 3.6：
Universal Coding / 3.7：
Lempel-Ziv and Ma algorithms / 3.7.1：
Statistical Modeling / Part II：
Kolmogorov Complexity / 4：
Elements of Recursive Function Theory / 4.1：
Complexities / 4.2：
Kolmogorov's Structure Function / 4.3：
Stochastic Complexity / 5：
Model Classes / 5.1：
Exponential family / 5.1.1：
Maximum entropy family with simple loss functions / 5.1.2：
Universal Models / 5.2：
Mixture models / 5.2.1：
Normalized maximum-likelihood model / 5.2.2：
A predictive universal model / 5.2.3：
Conditional NML model / 5.2.4：
Strong Optimality / 5.3：
Prediction bound for [alpha]-loss functions / 5.3.1：
Structure Function / 6：
Partition of Parameter Space / 6.1：
Model Complexity / 6.2：
Sets of Typical Sequences / 6.3：
Optimally Distinguishable Models / 7：
Special Cases / 7.1：
Bernoulli class / 7.1.1：
Normal distributions / 7.1.2：
The MDL Principle / 8：
Applications / 9：
Hypothesis Testing / 9.1：
Universal Tree Machine and Variable-Order Markov Chain / 9.2：
Extension to time series / 9.2.1：
Linear Regression / 9.3：
Orthonormal regression matrix / 9.3.1：
MDL Denoising / 9.4：
Linear-quadratic denoising / 9.4.1：
Histogram denoising / 9.4.2：
AR and ARMA Models / 9.5：
AR models / 9.5.1：
ARMA models / 9.5.2：
Logit Regression / 9.6：
References
Index
Introduction / 1：
Information and Coding / Part I：
Shannon-Wiener Information / 2：
3.

電子ブック
ＥＢ
3. Information and Complexity in Statistical Modeling
Jorma Rissanen
出版情報: SpringerLink Books - AutoHoldings , Springer New York, 2007
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目次情報: 続きを見る
Introduction / 1：
Information and Coding / Part I：
Shannon-Wiener Information / 2：
Coding of Random Variables / 2.1：
Universal prior for integers and their coding / 2.1.1：
Basic Properties of Entropy and Related Quantities / 2.2：
Channel Capacity / 2.3：
Chain Rules / 2.4：
Jensen's Inequality / 2.5：
Theory of Types / 2.6：
Equipartition Property / 2.7：
Coding of Random Processes / 3：
Random Processes / 3.1：
Entropy of Stationary Processes / 3.2：
Markov Processes / 3.3：
Tree Machines / 3.4：
Tunstall's Algorithm / 3.5：
Arithmetic Codes / 3.6：
Universal Coding / 3.7：
Lempel-Ziv and Ma algorithms / 3.7.1：
Statistical Modeling / Part II：
Kolmogorov Complexity / 4：
Elements of Recursive Function Theory / 4.1：
Complexities / 4.2：
Kolmogorov's Structure Function / 4.3：
Stochastic Complexity / 5：
Model Classes / 5.1：
Exponential family / 5.1.1：
Maximum entropy family with simple loss functions / 5.1.2：
Universal Models / 5.2：
Mixture models / 5.2.1：
Normalized maximum-likelihood model / 5.2.2：
A predictive universal model / 5.2.3：
Conditional NML model / 5.2.4：
Strong Optimality / 5.3：
Prediction bound for [alpha]-loss functions / 5.3.1：
Structure Function / 6：
Partition of Parameter Space / 6.1：
Model Complexity / 6.2：
Sets of Typical Sequences / 6.3：
Optimally Distinguishable Models / 7：
Special Cases / 7.1：
Bernoulli class / 7.1.1：
Normal distributions / 7.1.2：
The MDL Principle / 8：
Applications / 9：
Hypothesis Testing / 9.1：
Universal Tree Machine and Variable-Order Markov Chain / 9.2：
Extension to time series / 9.2.1：
Linear Regression / 9.3：
Orthonormal regression matrix / 9.3.1：
MDL Denoising / 9.4：
Linear-quadratic denoising / 9.4.1：
Histogram denoising / 9.4.2：
AR and ARMA Models / 9.5：
AR models / 9.5.1：
ARMA models / 9.5.2：
Logit Regression / 9.6：
References
Index
Introduction / 1：
Information and Coding / Part I：
Shannon-Wiener Information / 2：
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