En este trabajo se establece un criterio de comparación entre sistemas de información difusa basado en la maximización de la energía informacional esperada de orden α y tipo β y se comprueba que verifica las propiedades más relevantes que a nuestro juicio debe verificar un criterio de comparación.
En esta comunicación se establece una medida de la entropía contenida en un proceso puntual mediante el concepto de entropía de orden α y tipo β introducida por Sharma and Mittal (1975); quedando, de este modo, generalizada la entropía de McFadden. Una vez que se estudian las propiedades relativas a la tasa de cambio de la Entropía, se demuestra que el proceso de Poisson es el de Entropía máxima dentro de la clase de los procesos puntuales estacionarios.
En este trabajo se obtiene una medida de la información proporcionada por un experimento en términos de la Entropía no Aditiva de Grado β. En base a esta medida se propone un criterio bayesiano de comparación de experimentos.
In this paper the Kagan divergence measure is extended in order to establish a measure of the information that a random sample gives about a Dirichlet process as a whole. After studying some of its properties, the expression obtained in sampling from the step n to the step n+1 is given, and its Bayesian properties are studied. We finish proving the good behaviour of a stopping rule defined on the basis of the information obtained in sampling when passing from a step to the following.
In this paper a bayesian criterion for comparing different experiments based on the maximization of the f*-Divergence is proposed and studied. After a general setting of the criterion, we prove that this criterion verifies the main properties that a criterion for comparing experiments must satisfy.