近似熵 (ApEn) - 量化時間序列資料中的規律性和不可預測性

https://academic-accelerator.com/encyclopedia/zh/approximate-entropy A系列和B系列的差別在於A系列是完全規則的，而B系列是隨機的。在 A 系列中，您可以可靠地預測下一項的值為 0。相較之下，B 系列的值是隨機的。知道該項的值為 1，我們就知道我不知道下一項的值是多少。 ApEn 是由 Steve M. Pincus 開發的，旨在透過修改嚴格的正則統計量（柯爾莫哥洛夫-西奈熵）來解決這些限制。 ApEn 透過計算時間序列的近似熵（ApEn）來衡量時間序列資料波動的規律性和不可預測性。

ApEn 是時間序列中規律性程度的量測。它被定義為時間序列的柯爾莫哥洛夫-西奈熵和香農熵之間的差。科爾莫哥洛夫-西奈熵是時間序列複雜性的度量，香農熵是時間序列規律性的量測。 ApEn 是一種用於量化時間序列資料波動的規律性和不可預測性的技術。使用 ApEn 分析時間序列資料的一些優點包括：

1.時間序列資料。
2.時間序列資料。
3.時間序列資料。 ApEn 是一種用於量化時間序列資料波動的規律性和不可預測性的技術。例如，考慮以下兩個資料系列。

A 系列：（0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, ...）。 0和1交替顯示。 ApEn 可用於透過以下方式分析金融、生理學、人類工程和氣候科學數據：

1.金融：ApEn可用於分析股票價格、貨幣匯率、商品價格等金融時間序列資料。它可用於識別資料中的趨勢和模式，並可用於預測未來的價格變動。

2.生理學：ApEn可用於分析心率、血壓、呼吸頻率等生理時間序列資料。