熵你好，
我想對時間序列資料進行一些基本的描述性統計，例如平均值、中位數、峰度等，以及隨時間變化的程度，這在文獻中被描述為「熵」。 我在 JMPpro 中找不到這個。 有人建議如何計算這個嗎？
魯
進階統計建模回覆：熵謝謝。
我將繼續尋找有關如何計算連續變數的熵的可能參考。
最好的，
TS回覆：熵嗨蒂埃里
請參閱我對 P Bartell 的回覆以及上面的附件。
問候
魯
回覆：熵嗨，盧，
很遺憾得知您正在考慮不同的事情。 對於我的教育，您能給我指出定義或使用連續變數的熵的參考或資源嗎？
最好的
TS回覆：熵你好，
感謝您的支持，但這不是我需要的。 我的數據確實是連續的。
問候
魯
回覆：熵你好，
我附上了最近發表的一篇文章，其中對時間序列資料使用了熵統計；請參閱特徵工程（第 4 頁）。
據我了解，熵描述了變異性隨時間的變化。
問候
盧多
回覆：熵涼爽的！ .zip 檔案可以執行此操作。 如果您曾經第二次壓縮過 .zip，您可能會發現它沒有幫助；壓縮資料已經具有接近最大的熵（看起來隨機），並且不能壓縮得更多，並且可能會變得更大一點以保存標頭資訊。
回覆：熵嗨，盧，
我忘了提及，這僅適用於離散符號/情況，因為連續資料序列（即實數）的熵本質上是無限的。
最好的，
TS回覆：熵嗨，盧，
這是我可以找到的有關如何計算香農熵的簡單描述（請參閱附加文件和來源資訊）：
- 計算每個符號/案例的出現頻率= px（分佈>頻率>製作成表）
- 在結果表中==>新列「B」= px * Log2 (px)
- 在結果表中 ==> 新列 "H" = - Col Sum (:B) 或如果您喜歡用位元表示：-ROUND (Col Sum (:B),0)
最好的，
TS
回覆：熵您能為「熵」提供一兩篇文獻引文嗎？ 說實話，我從物理學的角度理解熵的定義……但對於統計、資料視覺化或分析來說，這是我不熟悉的術語。 也許透過引用我們可以建議 JMP 中的前進道路？
