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始终是好的图灵:非对称的最佳概率估计估计.

Alon Orlitsky1, Narayana P Santhanam, Junan Zhang

  • 1Department of Electrical and Computer Engineering, University of California, San Diego, La Jolla, CA 92093, USA. alon@ucsd.edu

Science (New York, N.Y.)
|October 18, 2003
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

研究人员分析了概率估计器,发现古德-图灵估计器具有低衰减. 开发了一个新的估计器,其减弱值为1,确保它不会低估序列概率.

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科学领域:

  • 统计 统计 统计 统计
  • 信息理论 信息理论
  • 计算机科学 计算机科学

背景情况:

  • 在Enigma代码解密过程中开发的古德-图灵估计器是从数据样本进行概率估计的关键方法.
  • 了解概率估计器的局限性对于准确的数据分析和序列概率分配至关重要.

研究的目的:

  • 定义和分析概率估计器的衰减.
  • 为了比较常见估计器的减弱,包括古德-图灵估计器.
  • 开发一种具有最小衰减的新型估计器.

主要方法:

  • 将减弱定义为任何分布与估计器分配的最大概率比.
  • 评估现有的共同估计器的减弱.
  • 导出具有特定衰减属性的新概率估计器.

主要成果:

  • 一些常见的概率估计器表现出无限衰减.
  • 古德-图灵估计器显示低,但大于1,5的衰减.
  • 一个新的估计器成功地推导出了1.0的衰减.

结论:

  • 新得出的估计器在异常情况下避免了低估序列概率.
  • 与现有方法相比,这种新的估计器提供了更好的理论保证.
  • 减弱概念为评估概率估计器提供了一个有价值的指标.