सार्वभौमिक कोडिंग, जानकारी, भविष्यवाणी, और आकलन

सार्वभौमिक कोडों और भविष्यवाणी तथा सांख्यिकीय आकलन की समस्याओं के बीच एक संबंध स्थापित किया गया है। सार्वभौमिक कोडों की औसत लंबाई के लिए ज्ञात न्यूनतम सीमा को संवर्धित और सामान्यीकृत किया गया है, और सर्वोत्तम सार्वभौमिक कोड निर्मित किए गए हैं। सीमा को विचारित प्रक्रियाओं के वर्ग के सापेक्ष स्ट्रिंग्स में जानकारी देने के लिए परिभाषित किया गया है। पूर्व में निकाले गए न्यूनतम वर्णन लंबाई मानदंड को मानकों के आकलन के लिए, जिसमें उनके संख्या भी शामिल है, को एक मौलिक जानकारी सिद्धांतात्मक औचित्य दिया गया है, यह दिखाने के द्वारा कि इसके आकलक स्ट्रिंग्स में जानकारी प्राप्त करते हैं। यह भी दिखाया गया है कि कोई भी गौसीन स्वायत्त पुनरावृत्त औसत (ARMA) प्रक्रियाओं में एक सीमा के नीचे भविष्यवाणी नहीं कर सकता, जो डेटा में जानकारी द्वारा निर्धारित होती है।