Séance de cours

Interprétation de l'entropie

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Dans cours

BIO-369: Randomness and information in biological data

Biology is becoming more and more a data science, as illustrated by the explosion of available genome sequences. This course aims to show how we can make sense of such data and harness it in order to understand biological processes in a quantitative way. ...

Description

Cette séance de cours se penche sur l'interprétation de l'entropie, en se concentrant sur le concept d'entropie exprimée en bits et sa relation avec les distributions de probabilité. En commençant par les bases de la normalisation et du calcul de l'entropie, l'instructeur explique comment l'entropie est liée au gain et à la perte d'informations dans des scénarios tels que les retournements de pièces et les lancers de dés. La séance de cours explore en outre la quantification du caractère aléatoire, de l'information et de la dépendance statistique entre les variables aléatoires. Il se termine par une discussion sur l'entropie des différentes distributions de probabilité et les défis dans l'estimation des probabilités à partir de données expérimentales.

Enseignant·e

Anne-Florence Raphaëlle Bitbol

I was trained in physics, and always had a strong interest in biology. I am broadly interested in understanding biological phenomena in a quantitative way, through physical concepts and mathematical and computational tools. I investigate the relative impacts of optimization and historical contingency in biological evolution, both at the scale of protein sequences and at the scale of microbial populations.Here is my research group website.Curriculum vitae Here is my complete CV. Professional experience:Since

Source officielle

Proximité ontologique

Statistique

Inférence statistique: Statistique mathématique

Concepts associés (32)

Hasard

vignette|Les jeux de dés sont des symboles du hasard (jeux de hasard). vignette|Tyché ou Fortuna et sa corne d'abondance (fortune, hasard, en grec ancien, sort en latin) déesse allégorique gréco-romaine de la chance, des coïncidences, de la fortune, de la prospérité, de la destinée...|alt= Le hasard est le principe déclencheur d'événements non liés à une cause connue. Il peut être synonyme de l'« imprévisibilité », de l'« imprédictibilité », de fortune ou de destin.

Randomness test

A randomness test (or test for randomness), in data evaluation, is a test used to analyze the distribution of a set of data to see whether it can be described as random (patternless). In stochastic modeling, as in some computer simulations, the hoped-for randomness of potential input data can be verified, by a formal test for randomness, to show that the data are valid for use in simulation runs. In some cases, data reveals an obvious non-random pattern, as with so-called "runs in the data" (such as expecting random 0–9 but finding "4 3 2 1 0 4 3 2 1.

Complex random variable

In probability theory and statistics, complex random variables are a generalization of real-valued random variables to complex numbers, i.e. the possible values a complex random variable may take are complex numbers. Complex random variables can always be considered as pairs of real random variables: their real and imaginary parts. Therefore, the distribution of one complex random variable may be interpreted as the joint distribution of two real random variables.

Statistical randomness

A numeric sequence is said to be statistically random when it contains no recognizable patterns or regularities; sequences such as the results of an ideal dice roll or the digits of π exhibit statistical randomness. Statistical randomness does not necessarily imply "true" randomness, i.e., objective unpredictability. Pseudorandomness is sufficient for many uses, such as statistics, hence the name statistical randomness. Global randomness and local randomness are different.

Logarithme binaire

En mathématiques, le logarithme binaire (log2 n) est le logarithme de base 2. C’est la fonction réciproque de la fonction puissance de deux : x ↦ 2x. Le logarithme binaire de x est la puissance à laquelle le nombre 2 doit être élevé pour obtenir la valeur x, soit : . Ainsi, le logarithme binaire de 1 est 0, le logarithme binaire de 2 est 1, le logarithme binaire de 4 est 2, le logarithme binaire de 8 est 3. On le ld () (pour logarithmus dualis), mais la norme ISO 80000-2 indique que log2(x) devrait être symbolisé par lb (x).

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Séances de cours associées (64)

Mesures de l'information : Entropie et théorie de l'information

Explique comment l'entropie mesure l'incertitude dans un système en fonction des résultats possibles.

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Théorie de l'information : examen et information mutuelle

Examine les mesures d'information comme l'entropie et introduit l'information mutuelle comme mesure de l'information entre les variables aléatoires.

Information mutuelle : Comprendre les variables aléatoires

Explore l'information mutuelle, quantifiant les relations entre les variables aléatoires et mesurant le gain d'information et la dépendance statistique.

Entropie et compression de données: techniques de codage Huffman

Discute de l'entropie, de la compression des données et des techniques de codage Huffman, en mettant l'accent sur leurs applications pour optimiser les longueurs de mots de code et comprendre l'entropie conditionnelle.

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