Нет более полезного инструмента для исследования, чем подтверждённая практикой теория.
Зачем нужна информационная теория измерений
В предыдущей публикации [1] мы рассмотрели подбор закона распределения случайной величины по данным статистической выборки и только упомянули об информационном подходе к анализу погрешности измерений. Поэтому продолжим обсуждение этой актуальной темы.
В предыдущей публикации [1] мы рассмотрели подбор закона распределения случайной величины по данным статистической выборки и только упомянули об информационном подходе к анализу погрешности измерений. Поэтому продолжим обсуждение этой актуальной темы.
Кроме того, по совокупности вероятностных и информационных характеристикам выборки можно более точно определить характер распределения случайной погрешности. Это объясняется обширной базой численных значений таких параметров, как энтропийный коэффициент иконтрэксцесс для различных законов распределения и их суперпозиций.
Читать дальше →
Вероятностный и информационный анализ результатов измерений на Python
Source: habrahabr