G検定(ジェネラリスト検定) AIの社会実装と数理・統計 練習問題 第26問: 確率変数Xは1, 2, 3, 4の4つの値をそれぞれ確率1/4でとり、YはXが偶数なら1、奇数なら0をとる確率変数とする。相互情報量を I(X;Y)=H(X)−
確率変数Xは1, 2, 3, 4の4つの値をそれぞれ確率1/4でとり、YはXが偶数なら1、奇数なら0をとる確率変数とする。相互情報量を I(X;Y)=H(X)−H(X|Y)(H(X)はXのエントロピー、H(X|Y)はYを知ったときのXの条件付きエントロピー、対数の底は2)で求めるとき、最も適切なものはどれか。
解答と解説を先に見る
先に見ると、この問題は今回は育ちません。
正解: 2. 1ビット
肢2が正解です。MacKayの『Information Theory, Inference, and Learning Algorithms』第8章は、相互情報量をI(X;Y)≡H(X)−H(X|Y)と定義し、yの値を知ることでxの不確かさが平均してどれだけ減るかを測る量で、I(X;Y)=I(Y;X)、I(X;Y)≧0を満たすとしています。
Xは4通りの値を等しい確率でとるのでH(X)=log₂4=2ビット。Yを知るとXは2通りに等しい確率で絞られるのでH(X|Y)=log₂2=1ビット。
よってI(X;Y)=2−1=1ビットです。H(Y)−H(Y|X)=1−0=1ビットでも同じです。
肢1の0ビットはXとYが独立な場合の値、肢3の2ビットはH(X)そのもので、YからXが1つに決まる場合の値、肢4の3ビットはH(X)とH(Y)の和です。相互情報量は、一方を知ったときに減る他方の不確かさです。
関連キーワード: 相互情報量・エントロピー・確率変数
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