【摘 要】
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得到 Bayes决策中抽样信息的最大期望收益值 EMV*s 的新计算公式 ,给出抽样信息的信息量定义 ,讨论了不同准确度抽样信息的条件熵、信息量和 EVSI的性质 ,得出完全信息的条件
【机 构】
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得到 Bayes决策中抽样信息的最大期望收益值 EMV*s 的新计算公式 ,给出抽样信息的信息量定义 ,讨论了不同准确度抽样信息的条件熵、信息量和 EVSI的性质 ,得出完全信息的条件熵最小、信息量和 EVSI最大 ,均匀分布信息的条件熵最大、信息量和 EVSI最小的结论
The new calculation formula of EMV * s, which is the maximum expectation return value of sampling information in Bayesian decision-making, is obtained. The definition of information sampling information is given. The conditional entropy, information quantity and EVSI properties of sampling information with different accuracies are discussed. The condition entropy is the smallest, the information amount and EVSI is the largest, the conditional entropy of uniform distribution information is the largest, the conclusion of the information amount and EVSI is the smallest
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