シャノン微分エントロピーの推定：広範な比較レビュー

この研究では、シャノン微分エントロピーの45種類の異なる推定量がレビューされました。推定量は主に、ウィンドウサイズ間隔、カーネル密度推定（KDE）、およびk最近傍法（kNN）推定の3つのクラスに基づいていました。比較のために、それぞれのクラスから合計16、5、6の推定量が選ばれました。選択された27の推定量のパフォーマンスは、バイアス値、二乗平均平方根誤差（RMSE）、及び漸近挙動という観点から、広範なモンテカルロシミュレーションを通じて比較されました。経験的比較は、10、50、100の異なるサンプルサイズおよび1、2、3、5の異なる変数次元において、対称性とサポートに応じた3つの連続分布グループに対して行われました。結果は、間隔に基づく推定量が、ユニバリアントレベルでは他の2つのクラスの推定量よりも一般的に優れていることを示しましたが、多変量レベルでは存在しないという問題を抱えていました。kNNに基づく推定量は、考慮された他の2クラスの推定量よりも一般的に劣っていましたが、全ての次元で存在する優位性を示しました。また、新しい最適ウィンドウサイズのクラスが得られ、異なる変数次元における異なる分布グループに対して推定量のセットが推奨されました。最後に、'最良の推定量'の漸近バイアス、分散、分布について考察されました。