Разлика между версии на „Видове мерки за информация“

От Администрация и управление
Направо към навигацията Направо към търсенето
Ред 1: Ред 1:
==Видове мерки за информация==
+
'''Информацията се измерва по няколко начина.'''
 
+
==Синтактическа==
* [[Синтаксическа мярка]] за информация - общото количество информация, без да се търси смисленото и отношение към обекта.
+
Синтаксическа мярка за информация е общото количество информация, без да се търси смисленото и отношение към обекта.
* [[Семантическа мярка]] за информация  - количеството информация, което има смислено значение
+
==Семантическа==
* [[Тезаурусна мярка]] - свързва семантичните свойства на информацията със способностите на [[потребител]]я да възприеме полученото съобщение. Тезаурус  - съвкупност от сведения, с които разполага потребителя или системата.
+
Семантическа мярка за информация  - количеството информация, което има смислено значение
* [[Прагматична мярка]] за  информации - определя полезността (ценността) на  информацията за достигане от потребителя на поставена цел. Ценността на информацията е целесъобразно да се измерва в същите единици (или близки до тях), в които се измерва една  целева функция.                                     
+
==Тезаурусна==
# Теория на информацията
+
Тезаурусна мярка - свързва семантичните свойства на информацията със способностите на [[потребител]]я да възприеме полученото съобщение. Тезаурус  - съвкупност от сведения, с които разполага потребителя или системата.
 
+
==Прагматична==
Количество информация -  числова [[характеристика]] на [[сигнал]]а, която не зависи от формата и съдържанието му и характеризира неопределеността, която изчезва след получаване на съобщението.  В този случай количеството информация зависи от вероятността да се получи съобщение за  едно или друго събитие. В по-общ случай количеството информация зависи от вероятността за един или друг изход от дадено събитие.
+
Прагматична мярка за  информации - определя полезността (ценността) на  информацията за достигане от потребителя на поставена цел. Ценността на информацията е целесъобразно да се измерва в същите единици (или близки до тях), в които се измерва една  целева функция.                                     
 
 
Пример на разсъждение:
 
 
 
* Явявайки се на изпит студент може да получи една от петте оценки,  т.е това [[събитие]] има пет изхода;.
 
* Вероятността за получаване на определена оценка ще зависи от знанията на студента;
 
* Сумата от вероятностите на всички изходи винаги е равна на единица.
 
* Когато събитието има само един изход, вероятността е равна на 1 и количеството информация за това събитие е равна на 0.
 
* Следователно, колкото е по малко вероятен е изхода от едно събитие, толкова е по-голямо количеството информация, което носи съобщението за него.
 
  
 
==Вижте още==
 
==Вижте още==

Версия от 12:24, 9 януари 2014

Информацията се измерва по няколко начина.

Синтактическа

Синтаксическа мярка за информация е общото количество информация, без да се търси смисленото и отношение към обекта.

Семантическа

Семантическа мярка за информация - количеството информация, което има смислено значение

Тезаурусна

Тезаурусна мярка - свързва семантичните свойства на информацията със способностите на потребителя да възприеме полученото съобщение. Тезаурус - съвкупност от сведения, с които разполага потребителя или системата.

Прагматична

Прагматична мярка за информации - определя полезността (ценността) на информацията за достигане от потребителя на поставена цел. Ценността на информацията е целесъобразно да се измерва в същите единици (или близки до тях), в които се измерва една целева функция.

Вижте още

Източници

  • Claude E. Shannon, N.J.A. Sloane, Aaron D.Wyner - Claude Elwood Shannon: Collected Papers
  • Claude E. Shannon and Warren Weaver - Mathematical Theory of Communication
  • John Robinson Pierce - An Introduction to Information Theory: Symbols, Signals and Noise
  • G.J. Chaitin - The Limits of Mathematics A Course on Information Theory and the Limits of Formal Reasoning
  • G. Chaitin - Information, Randomness Incompleteness
  • David J.C. MacKay - Information Theory, Inference, and Learning Algorithms
  • Robert M. Losee - A Discipline Independent Definition of Information
  • Tom Carter - An Introduction to Information Theory and Entropy
  • G. Chaitin - Algorithmic Information Theory
  • D. MacKay - A Short Course in Information Theory
  • C.E. Shannon - A Mathematical Theory of Communication

Външни препратки