8.2.6: Resumen

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Paul Penfield, Jr.
Massachusetts Institute of Technology via MIT OpenCourseWare

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Recordemos lo que hemos hecho. Hemos expresado nuestras limitaciones en términos de distribuciones de probabilidad desconocidas. Una de estas limitaciones es que la suma de las probabilidades es 1. El otro implica el valor promedio de alguna cantidad, en este caso costo. Se utilizaron estas restricciones para eliminar dos de las variables. Luego expresamos la entropía en términos de la variable restante. Finalmente, encontramos el valor de la variable restante para la cual la entropía es la más grande. El resultado es una distribución de probabilidad que es consistente con las restricciones pero que tiene la mayor incertidumbre posible. Por lo tanto, no hemos introducido inadvertidamente ningún supuesto no deseado en la estimación de probabilidad.

Esta técnica requiere que el modelo para el sistema sea conocido desde el principio; lo único que no se sabe es la distribución de probabilidad. Como se lleva a cabo en esta sección, con un pequeño número de incógnitas y una más desconocida que la restricción, la derivación se puede hacer analíticamente. Para situaciones más complejas es necesario un enfoque más general. Ese es el tema del Capítulo 9.