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信息论 · 统计学 ·
2021 年 3 月 27 日
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本教程关注信息理论在统计学中的应用。被称为信息散度或Kullback-Leibler距离或相对熵的信息度量起着关键作用。涵盖的主题包括大偏差、假设检验、指数族的最大似然估计、列联表的分析以及具有“信息几何”背景的迭代算法。同时，还介绍了通用编码的理论，以及由通用编码理论驱动的最小描述长度原理的统计推理。

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Information Theory and Statistics: A Tutorial
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