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Improving Sample Entropy Based on Nonparametric Quantile Estimation
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  • Improving Sample Entropy Based on Nonparametric Quantile Estimation
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저자명
Park. Sang-Un,Park. Dong-Ryeon
간행물명
한국통계학회 논문집
권/호정보
2011년|18권 4호|pp.457-465 (9 pages)
발행정보
한국통계학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

Sample entropy (Vasicek, 1976) has poor performance, and several nonparametric entropy estimators have been proposed as alternatives. In this paper, we consider a piecewise uniform density function based on quantiles, which enables us to evaluate entropy in each interval, and study the poor performance of the sample entropy in terms of the poor estimation of lower and upper quantiles. Then we propose some improved entropy estimators by simply modifying the quantile estimators, and compare their performances with some existing estimators.