Entropia Aproximada e Entropia de Amostra: Um Tutorial Abrangente

Entropia Aproximada e Entropia de Amostra são dois algoritmos para determinar a regularidade de séries de dados com base na existência de padrões. Apesar de suas semelhanças, as ideias teóricas por trás dessas técnicas são diferentes, mas geralmente ignoradas. Este artigo tem como objetivo servir como um guia completo da teoria e aplicação dos algoritmos, pretendendo explicar suas características em detalhes para pesquisadores de diferentes áreas. Embora inicialmente desenvolvidos para aplicações fisiológicas, ambos os algoritmos têm sido utilizados em outros campos, como medicina, telecomunicações, economia ou ciências da Terra. Neste artigo, explicamos os aspectos teóricos que envolvem a Teoria da Informação e a Teoria do Caos, fornecemos códigos-fonte simples para seu cálculo e ilustramos as técnicas com um exemplo passo a passo de como usar os algoritmos corretamente. Este artigo não tem a intenção de ser uma revisão exaustiva de todas as aplicações anteriores dos algoritmos, mas sim um tutorial abrangente onde nenhum conhecimento prévio é necessário para entender a metodologia.