Calculadora de Entropía

Calculadora de Entropía

Bienvenido a nuestra Calculadora de Entropía, una herramienta fácil de usar diseñada para calcular la entropía de Shannon de una distribución de probabilidad discreta. La entropía mide la imprevisibilidad o el contenido promedio de información dentro de un conjunto de resultados.

Características de la Calculadora de Entropía

• Soluciones Paso a Paso: Vea un desglose de cómo se calcula la entropía.
• Explicación Visual: Dos gráficos ayudan a ilustrar tanto la distribución de probabilidad como cada término de la suma de entropía.
• Claridad Educativa: Entienda el papel que cada resultado juega en la entropía total.
• Entrada Fácil: Ingrese probabilidades en una lista separada por comas.
• Cálculo Preciso: Combina métodos simbólicos y numéricos para resultados confiables.

Entendiendo la Entropía

Para una variable aleatoria discreta \( X \) con posibles resultados \( x_i \) y probabilidades correspondientes \( p_i \), la entropía de Shannon se da por:

\[ H(X) = - \sum_{i} p_i \log\bigl(p_i\bigr) \]

Esto mide el nivel promedio de "sorpresa" o incertidumbre en la distribución.

Cómo Usar la Calculadora de Entropía

• Ingrese las probabilidades en una lista separada por comas (por ejemplo, 0.2, 0.3, 0.5).
• Confirme que las probabilidades suman 1.
• Haga clic en "Calcular Entropía" para obtener una solución paso a paso y gráficos.

Aplicaciones de la Calculadora de Entropía

• Teoría de la Información: Comprenda conceptos básicos de aleatoriedad y codificación de datos.
• Ciencia de Datos y Estadística: Mida la incertidumbre o diversidad en varios conjuntos de datos.
• Uso Educativo: Enseñe o aprenda los fundamentos del cálculo de entropía.

¿Por Qué Usar Nuestra Calculadora de Entropía?

• Ahorro de Tiempo: Calcule la entropía rápidamente sin sumas manuales.
• Intuitivo: Vea claramente cómo cada probabilidad contribuye a la entropía final.
• Aprendizaje Visual: Dos gráficos ofrecen una percepción directa de la distribución y sus términos de entropía.

Recursos Adicionales

Para una exploración más profunda, consulte:

• Entropía (Teoría de la Información) - Wikipedia
• Teoría de la Información - Khan Academy

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