0040911 20240111140638.920060906235959.9 10 s. CD-ROM cav_un_epca*007674080-86732-75-4709-718PrahaMATFYZPRESS2006HuškováM.JanžuraM. generalized informations and entropies Shannon informations and entropies Bayes errors cav_un_auth*0101218 Vajda Igor UTIA-B Ústav teorie informace a automatizace AV ČR, v. v. i. cav_un_auth*0100863 Zvárová Jana UIVT-O Ústav informatiky AV ČR, v. v. i. textový soubor 100 kB 09J 1M0572 GA MŠk cav_un_auth*0001814 CEZ:AV0Z10750506 CEZ:AV0Z10300504 A class of power entropies is introduced which are concave functions of distributions for positive powers and convex for negative powers. It is shown that the maximal generalized informations are often convex power entropies. The quadratic power entropy is shown to estimate more precisely the Bayes errors than the Shannon entropy. Zavádí se třída mocninných entropií, které jsou konkávními resp. konvexními funkcemi distribucí při kladných resp.záporných mocninách. Je ukázáno, že maximální zobecněné informace jsou často konvexními mocninnými entropiemi. Dále je ukázáno, že mocninná kvadratická entropie přesněji odhaduje Bayesovu chybu než Shannonova entropie. cav_un_auth*0216428 Prague Stochastics 2006 Prague 21.08.2006-25.08.2006 CZ 2007 BD http://hdl.handle.net/11104/0134532 2006 textový soubor 100 kB cav_un_epca*0076740 Prague Stochastics 2006 80-86732-75-4 709 718 Sborník Prague Stochastics 2006 Praha MATFYZPRESS 2006 Hušková M. 340 Janžura M. 340