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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)　コード表示

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)　コード表示
　　比率 = ent1fip(価格)　コード表示

「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)　コード表示
　　[ 固定層比率, 流動層比率 ] = entFixLiq(価格, 実測比率)　コード表示

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