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エントロピー関連 JavaScript関数ライブラリ ee.js の利用解説書
ご利用にあたって
確率分布のエントロピー
[ H, Hsum ] = entPtoH(確率)
事象 i の発生確率が p[i] (Σp[i] = !)のとき、事象 i のエントロピー H[i] = -p log2p とその合計 ΣH[i] を求める。
参照:「エントロピーモデル」
ケース1
入力
var 確率 = [0.62, 0.38]; // 合計 = 1
var [ H, Hsum ] = entPtoH(確率);
出力
H[0] = 0.428 H[1] = 0.530 Hsum = 0.958
ケース2
1因子情報路による銘柄選択
ent1fip(表示場所, 価格)
比率 = ent1fip(価格)
「Aは100円、Bは200円で、消費者はそれ以外の情報を知らないとき、AとBの販売比率はどうなるか」
という問題です。
x200 + x100 = 1 の0~1の間にある根を x とし、A、Bの販売比率を pa, pb とすると、
pa = x100 = 0.618, pb = x200 = 0.328 になります。
参照:「エントロピーモデル」
ケース1
入力
var 価格 = [100, 200];
var 比率 = ent1fip(価格);
出力
比率[0] = 0.618 比率[1] = 0.382
ケース2
固定層と流動層
entFixLiqTrace(表示場所, 価格, 実測比率)
[ 固定層比率, 流動層比率 ] = entFixLiq(価格, 実測比率)
上の関数 ent1fip の説明文を参照してください。
「Aは100円、Bは200円で、消費者はそれ以外の情報を知らないとき、AとBの販売比率はどうなるか」
という問題で、エントロピー最大の観点から計算した理論比率は、Aは 0.618,Bは 0.328 になりました。
ところが、実測比率は、Aは 0.6, Bは 0.4 です。
この差異は、いつもA、Bを選択するの固定客と、ときによりA、Bを選択する流動客がいるからだとします。
ここでは、Aの固定客、Bの固定客、流動客の比率を計算します。
参照:「エントロピーモデル」
ケース1
入力
var 価格 = [100, 200];
var 実測比率 = [ 0.6, 0.4 ];
var [ 固定層比率, 流動層比率 ] = entFixLiq(価格, 実測比率);
出力
固定層比率[0] = 0.291
固定層比率[1] = 0.209
流動層比率 = 0.500
ケース2