熵你好，
我想对时间序列数据执行一些基本的描述性统计，例如均值、中位数、峰度等。还有随时间变化的程度，这在文献中被描述为“熵”。 我在 JMPpro 中找不到这个。 有人建议如何计算这个吗？
鲁
分析回复：熵谢谢。
我将继续寻找有关如何为连续变量计算熵的可能参考。
最好的，
TS回复：熵嗨蒂埃里
请参阅我对 P Bartell 的回复和上面的附件。
问候
鲁
回复：熵嗨，卢，
很抱歉听到你在想一些不同的事情。 对于我的教育，你能给我指出一个定义或使用熵作为连续变量的参考或资源吗？
最好的
TS回复：熵你好，
感谢您的支持，但这不是我需要的。 我的数据确实是连续的。
问候
鲁
回复：熵你好，
我附上了最近发表的一篇文章，其中对时间序列数据使用了熵统计；请参阅特征工程（第 4 页）。
据我了解，熵描述了可变性随时间的变化。
问候
飞行棋
回复：熵凉爽的！ .zip 文件执行此操作。 如果您曾经第二次压缩过 .zip，您可能会注意到它没有帮助；压缩后的数据已经接近最大熵（看起来是随机的）并且不能压缩得更多，并且可能会变得更大一些以保存标题信息。
回复：熵嗨，卢，
我忘了提到这仅适用于离散符号/案例，因为连续数据序列（即实数）的熵本质上是无限的。
最好的，
TS回复：熵嗨，卢，
这是我能找到的关于如何计算香农熵的简单描述（参见附件和源信息）：
- 计算每个符号出现的频率/case = px (Distribution > Frequencies > Make Into Table)
- 在结果表中 ==> 新列“B”= px * Log2 (px)
- 在结果表中 ==> 新列“H”= - Col Sum (:B) 或者如果您更喜欢用位表示：-ROUND (Col Sum (:B),0)
最好的，
TS
回复：熵你能为“熵”提供一两个文献引用吗？ 说实话，我从物理学的角度理解熵的定义……但对于统计学、数据可视化或分析来说，这个术语对我来说并不熟悉。 也许通过引文我们可以建议 JMP 的前进道路？
