Measures of dependence in normal models and exponential models by information gain
基于信息增益的正态模型与指数模型依赖度量AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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基于信息增益的正态模型与指数模型依赖度量
- 研究问题
- 能否利用信息增益构造变量间的依赖度量，该原则在正态模型与若干双变量指数模型中分别能产生怎样的度量及解释？
- 方法与思路
- 作者考察以信息增益衡量依赖的原则，分别分析正态模型和若干双变量指数模型，并讨论所产生度量在不同模型中的性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该原则在正态模型中通常给出良好的依赖度量，在部分指数模型中也产生有意义的度量；未提供统一最优性或比较结论。
- 阅读关注点
- 应核对信息增益的定义、独立性对应的基准模型、度量的尺度与不变性，以及作者称其良好或有意义所采用的判断标准。
- 阅读边界
- 仅依据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；具体度量和性质未提供，题名中的指数模型不宜未经核对就解释为一般指数族。
原文摘要
The principle of obtaining a measure of dependence based on the notion of information gain is examined for normal models and for several bivariate exponential models. It is shown that, under normal models, the principle usually gives good measures. It is also shown that it gives interesting measures for some exponential models.