信息量是怎么计算的，平均信息量计算公式

信息量是咋计算的？

计算公式是I=log2（1/p），这当中p是可能性，log2指以二为底的对数。但对信息量作深入而系统研究，还是从1948年C.E.香农的奠基性工作启动的。在信息论中，觉得信源输出的消息是随机的。

信息量与信息熵在概念上是有区别的。在收到符号以前是不可以肯定信源究竟发送什么符号，通信的目标就是为了让接收者在收到符号后，解除对信源存在的疑义（无法确定度），使无法确定度变为零。这说明接收者从发送者的信源中取得的信息量是一个相对的量（H（U）-0）。而信息熵是描述信源本身统计特性的物理量，它表示信源出现符号的平均无法确定度，不管有无接收者，它总是客观存在的量。

信息量 I=log2（1/p）这当中 p是可能性， log2指以二为底的对数。针对第一问，“不可以使用”， 其可能性为25%(35度以下)+5%（40度以上）=百分之30信息量 I=log2（1/0.3）=1.

7第二问，能使用， 其可能性p=1-0.3=0.

7信息量 I=log2（1/0.7）=0.515第三问，“因为装置在冷却中不可以使用” ，其可能性p为5%信息量 I=log2(1/0.05)=4.322 参见《通信原理》，樊昌信第五版，第八页。

信息量也称信息熵，它的计算公式：H（x）=E（I（xi））=E（log（/P（xi）））=-∑P（xi）log（P（xi））（i=.....n）。这当中，x表示随机变量，与之相对应的是全部可能输出的集合，定义为符号集，随机变量的输出用x表示。P（x）表示输出可能性函数。变量的无法确定性越大，熵也就越大，把它搞了解所需的信息量也就越大。

信息量计算公式？

信息量的计算公式有：I=log2（1/p），这当中p是可能性，log2指以二为底的对数。信息量是指从N个相等可能事件中选出一个事件所需的信息度量或含量，其实就是常说的在辩识N个事件中特定的一个事件的途中所需提问是或否的少次数。

信息量大小的计算方式？

信息量 I=log2（1/p）这当中 p是可能性， log2指以二为底的对数。针对第一问，“不可以使用”， 其可能性为25%(35度以下)+5%（40度以上）=百分之30信息量 I=log2（1/0.3）=1.

7第二问，能使用， 其可能性p=1-0.3=0.

7信息量 I=log2（1/0.7）=0.515第三问，“因为装置在冷却中不可以使用” ，其可能性p为5%信息量 I=log2(1/0.05)=4.322 参见《通信原理》，樊昌信第五版，第八页。

如何计算信息量的多少？在平日生活中，极少出现的事件但凡是出现是容易引发大家特别要注意关注的，而司空见惯的事不会导致注意，其实就是常说的说，极少见的事件所带来的信息量多。假设用统计学的术语来描述，就是产生可能性小的事件信息量多。因为这个原因，事件产生得可能性越小，信息量愈大。即信息量的多少是与事件出现频繁（即可能性大小）成反比。

⒈如果是已经知事件Xi已出现，则表示Xi所含有或所提供的信息量

H(Xi) = −

例题：若估计在一次国际象棋比赛中谢军取得冠军的概率为0.1（记为事件A），而在另一次国际象棋比赛中她得到冠军的概率为0.9（记为事件B）。试分别计算当你得知她取得冠军时，从这两个事件中取得的信息量各为多少？

H(A)=- ≈3.32（比特）

H(B)=- ≈0.152（比特）

⒉统计信息量的计算公式为：

Xi - 表示第i个状态（总共有n种状态）；

P(Xi）-表示第i个状态产生的可能性；

H(X）-表示用以消除这个事物的无法确定性所需的信息量。

例题：向空中投掷硬币，落地后有两种可能的状态，一个是正面朝上，另一个是反面朝上，每个状态产生的可能性为1/2。如投掷均匀的正六面体的骰子，则可能出现的状态有6个，每一个状态产生的可能性都是1/6。试通过计算来比较状态的不肯定性与硬币状态的不肯定性的大小。

H（硬币）= -（2×1/2）× ≈1（比特）

H（骰子）= -（1/6×6）× ≈2.6（比特）

由以上计算可以得出两个推论：

[推论1] 当且仅当某个P(Xi)=1，其余的都等于0时， H(X)= 0。

[推论2]当且仅当某个P(Xi)=1/n，i=1， 2，……， n时，H(X）有非常大值log n。

通信原理信息量计算公式？

信息量 I=log2（1/p）这当中 p是可能性， log2指以二为底的对数。

如何计算?数字信号信息量的主要使用单位是什么？

信号信息量主要和信号产生的可能性相关假设一个信号一定产生，既然如此那，可能性P(X)=1，其信息量为0假设信号的产生可能性很小，既然如此那，其信息量就大信息量的计算大多数情况下是 -log2(1/P(X))，单位为bit

信息量等于什么？

信息量是指信息多少的量度。1928年R.V.L.哈特莱第一提出信息定量化的初步设想，他将消息数的对数定义为信息量。

若信源有m种消息，且每个消息是以相等可能出现的，则该信源的信息量可表示为I=logm。但对信息量作深入而系统研究，还是从1948年C.E.香农的奠基性工作启动的。

信息量 I=log2（1/p）这当中 p是可能性， log2指以二为底的对数。针对第一问，“不可以使用”， 其可能性为25%(35度以下)+5%（40度以上）=百分之30信息量 I=log2（1/0.3）=1.

7第二问，能使用， 其可能性p=1-0.3=0.

7信息量 I=log2（1/0.7）=0.515第三问，“因为装置在冷却中不可以使用” ，其可能性p为5%信息量 I=log2(1/0.05)=4.322

信息量是取得全部信息的汇总

信息总量的公式是什么意思？

信息量 I=log2（1/p）

这当中 p是可能性， log2指以二为底的对数。

针对第一问，“不可以使用”， 其可能性为25%(35度以下)+5%（40度以上）=百分之30

信息量 I=log2（1/0.3）=1.7

第二问，"能使用"， 其可能性p=1-0.3=0.7

信息量 I=log2（1/0.7）=0.515

第三问，“因为装置在冷却中不可以使用” ，其可能性p为5%

信息量 I=log2(1/0.05)=4.322

信源平均信息量公式？

平均信息量的计算公式是I=log2（1/p），这当中p是可能性，log2指以二为底的对数。但对信息量作深入而系统研究，还是从1948年C.E.香农的奠基性工作启动的。在信息论中，觉得信源输出的消息是随机的。

信息量与信息熵在概念上是有区别的。在收到符号以前是不可以肯定信源究竟发送什么符号，通信的目标就是为了让接收者在收到符号后，解除对信源存在的疑义（无法确定度），使无法确定度变为零。这说明接收者从发送者的信源中取得的信息量是一个相对的量（H（U）-0）。而信息熵是描述信源本身统计特性的物理量，它表示信源出现符号的平均无法确定度，不管有无接收者，它总是客观存在的量。

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