La entropía de permutación (PE) es una medida para series de tiempo arbitrarias basadas en el análisis de patrones de permutación.
(Parafraseando una página en ic.ac.uk ( Evaluación rápida de la entropía de permutación para el análisis de volatilidad financiera: una función de hash novedosa utilizando divergencia de sesgo de característica por Ren Lim)
Además: [1411.3904] Funciones de tipo de autocorrelación para series de datos grandes y sucias
En algunos artículos [10], la entropía de permutación de escala d usa patrones para sumas de d términos consecutivos del xt, lo que tiene sentido si el xt representa una función de densidad, como la precipitación o la carga de trabajo en un servidor. Esta versión se implementa fácilmente mediante sumas acumulativas, agregando x = cumsum (x) como primera línea del programa. (La referencia [10] citada es para J. Amigo, K. Keller y J. Kurths (eds.), Progresos recientes en dinámica simbólica y entropía de permutación, Eur. Phys. J. Special Topics 222 (2013))
Igualmente podría llamarse otra forma de correlación cruzada como llamarla otra forma de entropía.
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La entropía de permutación es la entropía de Shannon de la distribución de los patrones de orden: H = – X π pπ log pπ. H puede definirse para cualquier nivel n, utilizando los vectores (xt, xt + d, …, xt + (n − 1) d) y su n! patrones de orden π [8]. En la práctica, apenas vamos más allá de n = 7. Utilizado como una medida de complejidad y desorden, H puede calcularse para series de tiempo de menos de mil valores, ya que las inexactitudes estadísticas de pπ se suavizan mediante el promedio.
Todas las referencias y documentos originales parecen bastante nuevos. En lugar de llamarlo un tema emergente, es mejor considerarlo embrionario.
La entropía de permutación [8, 9, 10] se ha utilizado en física [2, 11], medicina [12, 13, 14] e ingeniería [15, 16]. Ahora los patrones ordinales [17, 18, 19] se estudian en detalle para Big Data.
