R paquet "mpmi" pour calculer l'information mutuelle entre deux ensembles de variables continues

Question

J'essaie d'utiliser le paquet mpmi pour calculer l'information mutuelle entre deux ensembles de variables continues. Je suis confus du code source mis sur GutHub: https://github.com/cran/mpmi/blob/master/src/cminjk.f95

ans = ans + log(s12(i)/(s1(i) * s2(i))) 

end do 

ans = ans/lv + log(dble(lv)) 

Le S12 semble que le p(x,y) et s1, s2 semble que le p(x),p(y). Pourquoi ne pas multiplier le p(x,y) avant log(s12(i)/(s1(i) * s2(i))), pour la formule de calcul MI est p(x,y)*log(p(x,y)/(p(x)p(y)))

Et pourquoi il est ans = ans/lv + log(dble(lv)) après avoir terminé la sommation?

Answer 1

Voir référence « de calcul rapide de l'information mutuelle par paires pour la reconstruction du réseau de régulation génique »

Answer 2

soins avec cette référence: « Calcul rapide de l'information mutuelle par paires pour la reconstruction du réseau de régulation génique »

Cette stratégie suppose que chacune des deux variables aléatoires suit une distribution normale. Sauf si vous savez avec certitude que les deux variables suivent une distribution normale, je suggère l'utilisation de paquets libres de toute hypothèse de distribution. Je recommande le paquet R "minerva". Il suffit de spécifier MIC (X, Y) $ MIC.