Máxima Entropia

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O desenvolvimento do método da máxima entropia (ME) ocorreu através de duas linhas de pesquisa: Inferência Estatística (Bernoulli, Bayes, Laplace, Jeffreys, Cox) e modelagem estatística de problemas em mecânica, física e de informação (Maxwell, Boltzmann, Gibbs, Shannon).

O objetivo da primeira linha de investigação é a de formular uma teoria/metodologia que permite a compreensão das características gerais (distribuição) de um sistema de informação parcial e incompleto. Na segunda linha de investigação, este mesmo objectivo é expresso na forma de determinar como atribuir valores numéricos (iniciais) das probabilidades quando apenas algumas quantidades globais limitadas (teoricamente) do sistema investigados são conhecidas. O reconhecimento dos objetivos básicos comuns destas duas linhas de pesquisa auxiliou Jaynes (1957)[1][2] no desenvolvimento do seu trabalho clássico, de formalização da Máxima Entropia. Isto é, a formalização da ME foi baseada na filosofia da primeira linha de investigação e na matemática da segunda linha de investigação.

Jaynes mostrou que maximizar estatisticamente a entropia (mecânica) com a finalidade de revelar o modo como as moléculas de gás estavam distribuídas seria equivalente à simples maximização da entropia (de informação) de Shannon com informação mecânica estatisticamente. O método foi correto para atribuir probabilidades independentemente das especificidades da informação. Esta ideia conduziu a Máxima Entropia ou à utilização do Método da Máxima Entropia para atribuir probabilidades. Este método tem evoluído para um método mais geral, o método de Máxima Entropia relativa (MEr), que tem a vantagem de não só atribuir probabilidades, mas atualizá-las quando nova informação é dada sob a forma de restrições sobre os probabilidades.

A ME pode ser aplicada para análise de uma grande variedade de problemas na maioria das disciplinas da ciência. por exemplo, trabalhos sobre a reconstrução de imagem e análise espectral em medicina, física, química, biologia, topografia, engenharia, comunicação e informação, investigação de operações, ciência política e economia (tomografia, imagens de satélite, motores de busca, matriz insumo-produto, métodos tipo GMM, modelagem de dados em econometria); a investigação em estimação e inferência estatística (métodos Bayesianos e não Bayesianos); e inovações em curso no processamento de informação e de TI.

Definição[editar | editar código-fonte]

Em Física, a entropia de um sistema é uma medida de sua ‘desordem’. O físico austríaco Ludwig Boltzmann definiu a entropia de um sistema através da seguinte expressão:

em que é uma constante (positiva) de ajuste dimensional e é número de estados do sistema. A ‘desordem’ (denotada por ) está diretamente relacionada ao número de estados. Então,

Portanto, se mede a desordem, (uma entropia negativa) mede a ordem do sistema. Uma das mais importantes variantes da equação anterior é a entropia de Shannon, também conhecida como entropia de informação, definida como:[3]

onde é a entropia da variável aleatória X, que denota a probabilidade de que X esteja no estado i, k é uma constante de ajuste dimensional, n é o número total de categorias ou estados, e representa sua respectiva probabilidade. Os valores de que maximizam são submetidos às condições da informação disponível.

O princípio da máxima entropia é útil explicitamente apenas quando aplicado a informações testáveis. Uma informação é testável se for possível determinar se uma dada distribuição é coerente com ela. Por exemplo, as declarações

O valor esperado da variável X é 2,87

e

são declarações de informações testáveis.

Dada uma informação testável, o procedimento de máxima entropia consiste em procurar a distribuição de probabilidade de que maximiza a entropia da informação, sujeita às restrições da informação. Este problema de otimização restrita normalmente é resolvido utilizando o método de multiplicadores de Lagrange.

O problema pode ser enunciado como segue: Maximizar

com o conjunto de restrições (r):

= onde

que significa que o valor médio de é igual a . Para r = 0, temos a condição de normalização, que assegura que . Para r ≥ 1, é obtido da informação parcial que se tem do sistema.

Utilizando multiplicadores de Lagrange, , o problema é maximizar

A solução geral é

Propriedades[editar | editar código-fonte]

  • se e somente se todos os são zero, com exceção de um que tem valor unitário. Intuitivamente, essa é a situação de maior certeza. De outra maneira, é positivo.
  • Para um dado , e igual a quando todos os são iguais (i.é., ). Contrariamente à situação anterior, esse é o caso de maior incerteza.
  • Se existem dois eventos, e , com possibilidades para o primeiro e para o segundo e é a probabilidade de ocorrência conjunta de para o primeiro e para o segundo, a entropia do evento conjunto é:
com
e
Destas definições segue que:
  • Por definição, a entropia condicional de é dada por:
De onde resultam
e

Referências

  1. E. T. Jaynes Information theory and statistical mechanics, Physical Review 106:620, 1957
  2. E. T. Jaynes Information theory and statistical mechanics II, Physical Review 108:171, 1957
  3. Shannon, C. E. "A Mathematical Theory of Communication". Bell System Technical Journal, v. 27, p. 379–423, 1948.
  • Golan, Amos; Judge, George G.; Miller, Douglas. Maximum Entropy Econometrics: Robust Estimation with Limited Data. 1996.
  • Cassetari, Ailton. "O Princípio da Máxima Entropia e a Moderna Teoria das Carteiras". Revista Brasileira de Finanças, v. 1, n. 2, p. 271-300, 2003.