Informationstheorie/Verschiedene Entropien zweidimensionaler Zufallsgrößen

1. Informationstheorie
2. Information zwischen zwei wertdiskreten Zufallsgrößen
3. Verschiedene Entropien zweidimensionaler Zufallsgrößen

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Definition der Entropie unter Verwendung von supp(P_XY)

Wir fassen die Ergebnisse des letzten Kapitels nochmals kurz zusammen, wobei wir von der zweidimensionalen Zufallsgröße  $XY$  mit der Wahrscheinlichkeitsfunktion  $P_{XY}(X,\ Y)$  ausgehen.  Gleichzeitig verwenden wir die Schreibweise

$${\rm supp} (P_{XY}) = \big \{ \hspace{0.05cm}(x,\ y) \in XY \hspace{0.05cm}, \hspace{0.3cm} {\rm wobei} \hspace{0.15cm} P_{XY}(X,\ Y) \ne 0 \hspace{0.05cm} \big \} \hspace{0.05cm};$$

$\text{Zusammenfassende Darstellung des letzten Kapitels:}$ 

Mit dieser Teilmenge $\text{supp}(P_{XY}) ⊂ P_{XY}$ gilt für

• die  Verbundentropie  (englisch:  Joint Entropy):

$$H(XY) = {\rm E}\hspace{-0.1cm} \left [ {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{P_{XY}(X, Y)}\right ] =\hspace{-0.2cm} \sum_{(x, y) \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} (P_{XY}\hspace{-0.05cm})} \hspace{-0.6cm} P_{XY}(x, y) \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{P_{XY}(x, y)} \hspace{0.05cm}.$$

• die  Entropien der 1D–Zufallsgrößen  $X$  und  $Y$:

$$H(X) = {\rm E}\hspace{-0.1cm} \left [ {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{P_{X}(X)}\right ] =\hspace{-0.2cm} \sum_{x \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} (P_{X})} \hspace{-0.2cm} P_{X}(x) \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{P_{X}(x)} \hspace{0.05cm},$$

$$H(Y) = {\rm E}\hspace{-0.1cm} \left [ {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{P_{Y}(Y)}\right ] =\hspace{-0.2cm} \sum_{y \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} (P_{Y})} \hspace{-0.2cm} P_{Y}(y) \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{P_{Y}(y)} \hspace{0.05cm}.$$

$\text{Beispiel 1:}$  Wir beziehen uns nochmals auf die Beispiele auf der Seite  Verbundwahrscheinlichkeit und Verbundentropie  im letzten Kapitel.

Bei der 2D–Wahrscheinlichkeitsfunktion  $P_{RB}(R, B)$  im dortigen  $\text{Beispiel 5}$  mit den Parametern

• $R$   ⇒   Augenzahl des roten Würfels und
• $B$   ⇒   Augenzahl des blauen Würfels

sind die Mengen  $P_{RB}$  und  $\text{supp}(P_{RB})$  identisch.  Hier sind alle  $6^2 = 36$  Felder mit Werten ungleich Null belegt.

Bei der 2D–Wahrscheinlichkeitsfunktion  $P_{RS}(R, S)$  im  $\text{Beispiel 6}$  mit den Parametern

• $R$   ⇒   Augenzahl des roten Würfels und
• $S = R + B$   ⇒   Summe der beiden Würfel

gibt es  $6 · 11 = 66$ Felder, von denen allerdings viele leer sind, also für die Wahrscheinlichkeit „0” stehen.

• Die Teilmenge  $\text{supp}(P_{RS})$  beinhaltet dagegen nur die  $36$  schraffierten Felder mit von Null verschiedenen Wahrscheinlichkeiten.
• Die Entropie bleibt gleich, ganz egal, ob man die Mittelung über alle Elemente von  $P_{RS}$  oder nur über die Elemente von  $\text{supp}(P_{RS})$ erstreckt, da für  $x → 0$  der Grenzwert  $x · \log_2 ({1}/{x}) = 0$  ist.

Bedingte Wahrscheinlichkeit und bedingte Entropie

Im Buch „Stochastische Signaltheorie” wurden für den Fall zweier Ereignisse  $X$  und  $Y$  die folgenden  bedingten Wahrscheinlichkeiten  angegeben   ⇒   Satz von Bayes:

$${\rm Pr} (X \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} Y) = \frac{{\rm Pr} (X \cap Y)}{{\rm Pr} (Y)} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.5cm} {\rm Pr} (Y \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} X) = \frac{{\rm Pr} (X \cap Y)}{{\rm Pr} (X)} \hspace{0.05cm}.$$

Angewendet auf Wahrscheinlichkeitsfunktionen erhält man somit:

$$P_{\hspace{0.03cm}X \mid \hspace{0.03cm} Y} (X \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} Y) = \frac{P_{XY}(X, Y)}{P_{Y}(Y)} \hspace{0.05cm}, \hspace{0.5cm} P_{\hspace{0.03cm}Y \mid \hspace{0.03cm} X} (Y \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} X) = \frac{P_{XY}(X, Y)}{P_{X}(X)} \hspace{0.05cm}.$$

Analog zur  Verbundentropie  $H(XY)$  lassen sich hier folgende Entropiefunktionen ableiten:

$\text{Definitionen:}$ 

• Die  bedingte Entropie  (englisch:  Conditional Entropy)  der Zufallsgröße  $X$  unter der Bedingung  $Y$  lautet:

$$H(X \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} Y) = {\rm E} \hspace{-0.1cm}\left [ {\rm log}_2 \hspace{0.1cm}\frac{1}{P_{\hspace{0.03cm}X \mid \hspace{0.03cm} Y} (X \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} Y)}\right ] = \hspace{-0.2cm} \sum_{(x, y) \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} (P_{XY}\hspace{-0.08cm})} \hspace{-0.6cm} P_{XY}(x, y) \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{P_{\hspace{0.03cm}X \mid \hspace{0.03cm} Y} (x \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} y)}=\hspace{-0.2cm} \sum_{(x, y) \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} (P_{XY}\hspace{-0.08cm})} \hspace{-0.6cm} P_{XY}(x, y) \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{P_{Y}(y)}{P_{XY}(x, y)} \hspace{0.05cm}.$$

• In gleicher Weise erhält man für die  zweite bedingte Entropie:

$$H(Y \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.05cm} X) = {\rm E} \hspace{-0.1cm}\left [ {\rm log}_2 \hspace{0.1cm}\frac{1}{P_{\hspace{0.03cm}Y\hspace{0.03cm} \mid \hspace{0.01cm} X} (Y \hspace{-0.08cm}\mid \hspace{-0.05cm}X)}\right ] =\hspace{-0.2cm} \sum_{(x, y) \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} (P_{XY}\hspace{-0.08cm})} \hspace{-0.6cm} P_{XY}(x, y) \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{P_{\hspace{0.03cm}Y\hspace{-0.03cm} \mid \hspace{-0.01cm} X} (y \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} x)}=\hspace{-0.2cm} \sum_{(x, y) \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} (P_{XY}\hspace{-0.08cm})} \hspace{-0.6cm} P_{XY}(x, y) \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{P_{X}(x)}{P_{XY}(x, y)} \hspace{0.05cm}.$$

Im Argument der Logarithmusfunktion steht stets eine bedingte Wahrscheinlichkeitsfunktion   ⇒   $P_{X\hspace{0.03cm}| \hspace{0.03cm}Y}(·)$  bzw.  $P_{Y\hspace{0.03cm}|\hspace{0.03cm}X}(·)$, während zur Erwartungswertbildung die Verbundwahrscheinlichkeit   ⇒   $P_{XY}(·)$ benötigt wird.

Für die bedingten Entropien gibt es folgende Begrenzungen:

• Sowohl  $H(X|Y)$  als auch  $H(Y|X)$  sind stets größer oder gleich Null.  Aus  $H(X|Y) = 0$  folgt direkt auch  $H(Y|X) = 0$.  Beides ist nur für  disjunkte Mengen  $X$  und  $Y$  möglich.
• Es gilt stets  $H(X|Y) ≤ H(X)$  sowie  $H(Y|X) ≤ H(Y)$.  Diese Aussagen sind einleuchtend, wenn man sich bewusst macht, dass man für „Entropie” synonym auch „Unsicherheit” verwenden kann.  Denn:   Die Unsicherheit bezüglich der Menge  $X$  kann nicht dadurch größer werden, dass man  $Y$  kennt. 
• Außer bei statistischer Unabhängigkeit   ⇒   $H(X|Y) = H(X)$  gilt stets  $H(X|Y) < H(X)$.  Wegen  $H(X) ≤ H(XY)$  und  $H(Y) ≤ H(XY)$  gilt somit auch  $H(X|Y) ≤ H(XY)$  und  $H(Y|X) ≤ H(XY)$.  Eine bedingte Entropie kann also nie größer werden als die Verbundentropie.

$\text{Beispiel 2:}$  Wir betrachten die Verbundwahrscheinlichkeiten  $P_{RS}(·)$  unseres Würfelexperiments, die im  letzten Kapitel  als  $\text{Beispiel 6}$  ermittelt wurden.  In der Mitte der folgenden Grafik ist  $P_{RS}(·)$  nochmals angegeben.

Verbundwahrscheinlichkeiten  $P_{RS}$  und bedingte Wahrscheinlichkeiten  $P_{S \vert R}$  und  $P_{R \vert S}$

Außen sind die beiden bedingten Wahrscheinlichkeitsfunktionen gezeichnet:

• Links angegeben ist die bedingte Wahrscheinlichkeitsfunktion  $P_{S \vert R}(⋅) = P_{SR}(⋅)/P_R(⋅)$.  Wegen  $P_R(R) = \big [1/6, \ 1/6, \ 1/6, \ 1/6, \ 1/6, \ 1/6 \big ]$  steht hier in allen schraffierten Feldern   ⇒   $\text{supp}(P_{S\vert R}) = \text{supp}(P_{R\vert S})$  der gleiche Wahrscheinlichkeitswert  $1/6$.  Daraus folgt für die bedingte Entropie:

$$H(S \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.13cm} R) = \hspace{-0.2cm} \sum_{(r, s) \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} (P_{RS})} \hspace{-0.6cm} P_{RS}(r, s) \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1}{P_{\hspace{0.03cm}S \hspace{0.03cm} \mid \hspace{0.03cm} R} (s \hspace{-0.05cm}\mid \hspace{-0.05cm} r)} = 36 \cdot \frac{1}{36} \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (6) = 2.585\ {\rm bit} \hspace{0.05cm}.$$

• Rechts ist die bedingte Wahrscheinlichkeitsfunktion  $P_{R\vert S}(⋅) = P_{RS}(⋅)/P_S(⋅)$  mit  $P_S(⋅)$  gemäß $\text{Beispiel 6}$  angegeben.  Es ergeben sich die gleichen Felder ungleich Null   ⇒   $\text{supp}(P_{R\vert S}) = \text{supp}(P_{S\vert R})$.  Die Wahrscheinlichkeitswerte nehmen nun aber von der Mitte  $(1/6)$  zu den Rändern hin bis zur Wahrscheinlichkeit  $1$  in den Ecken kontinuierlich zu. Daraus folgt:

$$H(R \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.13cm} S) = \frac{1}{36} \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (6) + \frac{2}{36} \cdot \sum_{i=1}^5 \big [ i \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (i) \big ]= 1.896\ {\rm bit} \hspace{0.05cm}.$$

Für die bedingten Wahrscheinlichkeiten der 2D–Zufallsgröße  $RB$  gemäß  $\text{Beispiel 5}$  erhält man dagegen wegen  $P_{RB}(⋅) = P_R(⋅) · P_B(⋅)$:

$$\begin{align*}H(B \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.13cm} R) \hspace{-0.15cm} & = \hspace{-0.15cm} H(B) = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (6) = 2.585\ {\rm bit} \hspace{0.05cm},\\ H(R \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.13cm} B) \hspace{-0.15cm} & = \hspace{-0.15cm} H(R) = {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} (6) = 2.585\ {\rm bit} \hspace{0.05cm}.\end{align*}$$

Transinformation zwischen zwei Zufallsgrößen

Wir betrachten die Zufallsgröße  $XY$  mit der 2D–Wahrscheinlichkeitsfunktion  $P_{XY}(X, Y)$.  Bekannt seien auch die 1D–Funktionen  $P_X(X)$  und  $P_Y(Y)$.

Nun stellen sich folgende Fragen:

• Wie vermindert die Kenntnis der Zufallsgröße  $Y$  die Unsicherheit bezüglich  $X$?
• Wie vermindert die Kenntnis der Zufallsgröße  $X$  die Unsicherheit bezüglich  $Y$?

Zur Beantwortung benötigen wir eine für die Informationstheorie substantielle Definition:

$\text{Definition:}$  Die  Transinformation  (englisch:  Mutual Information)  zwischen den Zufallsgrößen  $X$  und  $Y$ – beide über dem gleichen Alphabet – ist wie folgt gegeben:

$$I(X;\ Y) = {\rm E} \hspace{-0.1cm}\left [ {\rm log}_2 \hspace{0.08cm} \frac{P_{XY}(X, Y)} {P_{X}(X) \cdot P_{Y}(Y) }\right ] =\hspace{-0.25cm} \sum_{(x, y) \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} (P_{XY})} \hspace{-0.8cm} P_{XY}(x, y) \cdot {\rm log}_2 \hspace{0.08cm} \frac{P_{XY}(x, y)} {P_{X}(x) \cdot P_{Y}(y) } \hspace{0.01cm}.$$

Ein Vergleich mit dem  letzten Kapitel  zeigt, dass die Transinformation auch als  Kullback–Leibler–Distanz  zwischen der 2D–PMF  $P_{XY}$  und dem Produkt  $P_X · P_Y$  geschrieben werden kann:

$$I(X;Y) = D(P_{XY} \hspace{0.05cm}\vert \vert \hspace{0.05cm} P_X \cdot P_Y) \hspace{0.05cm}.$$

Es ist somit offensichtlich, dass stets  $I(X;\ Y) ≥ 0$  gilt.  Wegen der Symmetrie ist auch  $I(Y;\ X)$ = $I(X;\ Y)$.

Sucht man in einem Wörterbuch die Übersetzung für „mutual”, so findet man unter Anderem die Begriffe „gemeinsam”, „gegenseitig”, „beidseitig” und „wechselseitig”.  Und ebenso sind in Fachbüchern für  $I(X; Y)$  auch die Bezeichnungen  gemeinsame Entropie  und  gegenseitige Entropie  üblich.  Wir sprechen aber im Folgenden durchgängig von der  Transinformation  $I(X; Y)$  und versuchen nun eine Interpretation dieser Größe:

• Durch Aufspalten des  $\log_2$–Arguments entsprechend

$$I(X;Y) = {\rm E} \hspace{-0.1cm}\left [ {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac{1} {P_{X}(X) }\right ] - {\rm E} \hspace{-0.1cm}\left [ {\rm log}_2 \hspace{0.1cm} \frac {P_{Y}(Y) }{P_{XY}(X, Y)} \right ] $$

erhält man unter Verwendung von  $P_{X|Y}(\cdot) = P_{XY}(\cdot)/P_Y(Y)$:

$$I(X;Y) = H(X) - H(X \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.1cm} Y) \hspace{0.05cm}.$$

• Das heißt:   Die Unsicherheit hinsichtlich der Zufallsgröße  $X$   ⇒   Entropie  $H(X)$  vermindert sich bei Kenntnis von  $Y$  um den Betrag  $H(X|Y)$.  Der Rest ist die Transinformation  $I(X; Y)$.
• Bei anderer Aufspaltung kommt man zum Ergebnis

$$I(X;Y) = H(Y) - H(Y \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.1cm} X) \hspace{0.05cm}.$$

• Ergo:   Die Transinformation  $I(X; Y)$  ist symmetrisch   ⇒   $X$  sagt genau so viel über  $Y$  aus wie  $Y$  über  $X$   ⇒   gegenseitige Information. Das Semikolon weist auf die Gleichberechtigung hin.

$\text{Fazit:}$  Oft werden die hier genannten Gleichungen durch ein Schaubild verdeutlicht, so auch in den folgenden Beispielen.  Daraus erkennt man, dass auch folgende Gleichungen zutreffen:

$$I(X;\ Y) = H(X) + H(Y) - H(XY) \hspace{0.05cm},$$

$$I(X;\ Y) = H(XY) - H(X \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.1cm} Y) - H(Y \hspace{-0.1cm}\mid \hspace{-0.1cm} X) \hspace{0.05cm}.$$

$\text{Beispiel 3:}$  Wir kommen (letztmalig) auf das  Würfel–Experiment  mit dem roten  $(R)$  und dem blauen  $(B)$  Würfel zurück.  Die Zufallsgröße  $S$  gibt die Summe der beiden Würfel an:  $S = R + B$.  Wir betrachten hier die 2D–Zufallsgröße  $RS$.  In früheren Beispielen haben wir berechnet:

• die Entropien  $H(R) = 2.585 \ \rm bit$  und  $H(S) = 3.274 \ \rm bit$   ⇒  Beispiel 6  im letzten Kapitel,
• die Verbundentropie  $H(RS) = 5.170 \ \rm bit$   ⇒   Beispiel 6  im letzten Kapitel,
• die bedingten Entropien  $H(S \hspace{0.05cm} \vert \hspace{0.05cm} R) = 2.585 \ \rm bit$  und  $H(R \hspace{0.05cm} \vert \hspace{0.05cm} S) = 1.896 \ \rm bit$   ⇒   Beispiel 2  im vorherigen Abschnitt.

Schaubild aller Entropien des „Würfelexperiments”

Diese Größen sind in der Grafik zusammengestellt, wobei die Zufallsgröße  $R$  durch die Grundfarbe „Rot” und die Summe  $S$  durch die Grundfarbe „Grün” markiert sind.  Bedingte Entropien sind schraffiert. Man erkennt aus dieser Darstellung:

• Die Entropie  $H(R) = \log_2 (6) = 2.585\ \rm bit$  ist genau halb so groß wie die Verbundentropie  $H(RS)$.  Denn:  Kennt man  $R$, so liefert  $S$  genau die gleiche Information wie die Zufallsgröße  $B$, nämlich  $H(S \hspace{0.05cm} \vert \hspace{0.05cm} R) = H(B) = \log_2 (6) = 2.585\ \rm bit$.  Hinweis:   $H(R)$ = $H(S \hspace{0.05cm} \vert \hspace{0.05cm} R)$  gilt allerdings nur in diesem Beispiel, nicht allgemein.
• Die Entropie  $H(S) = 3.274 \ \rm bit$  ist im vorliegenden Beispiel erwartungsgemäß größer als  $H(R)= 2.585\ \rm bit$.  Wegen  $H(S) + H(R \hspace{0.05cm} \vert \hspace{0.05cm} S) = H(R) + H(S \hspace{0.05cm} \vert \hspace{0.05cm} R)$  muss deshalb  $H(R \hspace{0.05cm} \vert \hspace{0.05cm} S)$  gegenüber  $H(S \hspace{0.05cm} \vert \hspace{0.05cm} R)$  um den gleichen Betrag  $I(R;\ S) = 0.689 \ \rm bit$  kleiner sein als  $H(R)$  gegenüber  $H(S)$.
• Die Transinformation  (englisch:  Mutual Information)  zwischen den Zufallsgrößen  $R$  und  $S$  ergibt sich aber auch aus der Gleichung

$$I(R;\ S) = H(R) + H(S) - H(RS) = 2.585\ {\rm bit} + 3.274\ {\rm bit} - 5.170\ {\rm bit} = 0.689\ {\rm bit} \hspace{0.05cm}. $$

Bedingte Transinformation

Wir betrachten nun drei Zufallsgrößen  $X$,  $Y$  und  $Z$, die zueinander in Beziehung stehen (können).

$\text{Definition:}$  Die  bedingte Transinformation  (englisch:  Conditional Mutual Information)  zwischen den Zufallsgrößen  $X$  und  $Y$  bei gegebenem  $Z = z$  lautet:

$$I(X;Y \hspace{0.05cm}\vert\hspace{0.05cm} Z = z) = H(X\hspace{0.05cm}\vert\hspace{0.05cm} Z = z) - H(X\vert\hspace{0.05cm}Y ,\hspace{0.05cm} Z = z) \hspace{0.05cm}.$$

Man bezeichnet als die  bedingte Transinformation  zwischen den Zufallsgrößen  $X$  und  $Y$  für die Zufallsgröße  $Z$  allgemein nach Mittelung über alle  $z \in Z$:

$$I(X;Y \hspace{0.05cm}\vert\hspace{0.05cm} Z ) = H(X\hspace{0.05cm}\vert\hspace{0.05cm} Z ) - H(X\vert\hspace{0.05cm}Y Z )= \hspace{-0.3cm} \sum_{z \hspace{0.1cm}\in \hspace{0.1cm}{\rm supp} (P_{Z})} \hspace{-0.25cm} P_{Z}(z) \cdot I(X;Y \hspace{0.05cm}\vert\hspace{0.05cm} Z = z) \hspace{0.05cm}.$$

$P_Z(Z)$  ist die Wahrscheinlichkeitsfunktion (PMF) der Zufallsgröße  $Z$  und  $P_Z(z)$  die Wahrscheinlichkeit für die Realisierung  $Z = z$.

$\text{Bitte beachten Sie:}$ 

• Für die bedingte Entropie gilt bekanntlich die Größenrelation  $H(X\hspace{0.05cm}\vert\hspace{0.05cm}Z) ≤ H(X)$.
• Für die Transinformation gilt diese Größenrelation nicht unbedingt:
• $I(X; Y\hspace{0.05cm}\vert\hspace{0.05cm}Z)$  kann kleiner, gleich, aber auch größer sein  als  $I(X; Y)$.

2D–PMF  $P_{XZ}$

$\text{Beispiel 4:}$  Wir betrachten die binären Zufallsgrößen  $X$,  $Y$  und  $Z$  mit folgenden Eigenschaften:

• $X$  und  $Y$  seien statistisch unabhängig.  Für ihre Wahrscheinlichkeitsfunktionen gelte:

$$P_X(X) = \big [1/2, \ 1/2 \big], \hspace{0.2cm} P_Y(Y) = \big[1– p, \ p \big] \ ⇒ \ H(X) = 1\ {\rm bit}, \hspace{0.2cm} H(Y) = H_{\rm bin}(p).$$

• $Z$  ist die Modulo–2–Summe von  $X$  und  $Y$:   $Z = X ⊕ Y$.

Aus der Verbund–Wahrscheinlichkeitsfunktion  $P_{XZ}$  gemäß der oberen Grafik folgt:

• Durch Summation der Spalten–Wahrscheinlichkeiten ergibt sich  $P_Z(Z) = \big [1/2, \ 1/2 \big ]$   ⇒   $H(Z) = 1\ {\rm bit}$.
• $X$  und  $Z$  sind ebenfalls statistisch unabhängig, da für die 2D–PMF  $P_{XZ}(X, Z) = P_X(X) · P_Z(Z)$  gilt. 
• Daraus folgt:   $H(Z\hspace{0.05cm}\vert\hspace{0.05cm} X) = H(Z)$   und   $H(X \hspace{0.05cm}\vert\hspace{0.05cm} Z) = H(X)$   sowie   $I(X; Z) = 0$.

Bedingte 2D–PMF $P_{X\hspace{0.05cm}\vert\hspace{0.05cm}YZ}$

Aus der bedingten Wahrscheinlichkeitsfunktion  $P_{X\vert YZ}$  gemäß der unteren Grafik lassen sich berechnen:

• $H(X\hspace{0.05cm}\vert\hspace{0.05cm} YZ) = 0$,  da alle  $P_{X\hspace{0.05cm}\vert\hspace{0.05cm} YZ}$–Einträge entweder  $0$  oder  $1$  sind   ⇒   bedingte Entropie,
• $I(X; YZ) = H(X) - H(X\hspace{0.05cm}\vert\hspace{0.05cm} YZ) = H(X)= 1 \ {\rm bit}$   ⇒   Transinformation,
• $I(X; Y\vert Z) = H(X\hspace{0.05cm}\vert\hspace{0.05cm} Z) =H(X)=1 \ {\rm bit} $   ⇒   bedingte Transinformation.

Im vorliegenden Beispiel ist also

• die bedingte Transinformation $I(X; Y\hspace{0.05cm}\vert\hspace{0.05cm} Z) = 1$
• größer als die herkömmliche Transinformation  $I(X; Y) = 0$.

Kettenregel der Transinformation

Bisher haben wir die Transinformation nur zwischen zwei eindimensionalen Zufallsgrößen betrachtet.  Nun erweitern wir die Definition auf insgesamt  $n + 1$  Zufallsgrößen, die wir aus Darstellungsgründen mit  $X_1$,  ... ,  $X_n$  sowie  $Z$  bezeichnen.  Dann gilt:

$\text{Kettenregel der Transinformation:}$ 

Die Transinformation zwischen der  $n$–dimensionalen Zufallsgröße  $X_1 X_2 \hspace{0.05cm}\text{...} \hspace{0.05cm} X_n$  und der Zufallsgröße  $Z$  lässt sich wie folgt darstellen und berechnen:

$$I(X_1\hspace{0.05cm}X_2\hspace{0.05cm}\text{...} \hspace{0.1cm}X_n;Z) = I(X_1;Z) + I(X_2;Z \vert X_1) + \hspace{0.05cm}\text{...} \hspace{0.1cm}+ I(X_n;Z\vert X_1\hspace{0.05cm}X_2\hspace{0.05cm}\text{...} \hspace{0.1cm}X_{n-1}) = \sum_{i = 1}^{n} I(X_i;Z \vert X_1\hspace{0.05cm}X_2\hspace{0.05cm}\text{...} \hspace{0.1cm}X_{i-1}) \hspace{0.05cm}.$$

$\text{Beweis:}$  Wir beschränken uns hier auf den Fall  $n = 2$, also auf insgesamt drei Zufallsgrößen, und ersetzen  $X_1$  durch $X$ und  $X_2$  durch  $Y$.  Dann erhalten wir:

$$\begin{align*}I(X\hspace{0.05cm}Y;Z) & = H(XY) - H(XY\hspace{0.05cm} \vert \hspace{0.05cm}Z) = \\ & = \big [ H(X)+ H(Y\hspace{0.05cm} \vert \hspace{0.05cm} X)\big ] - \big [ H(X\hspace{0.05cm} \vert \hspace{0.05cm} Z) + H(Y\hspace{0.05cm} \vert \hspace{0.05cm} XZ)\big ] =\\ & = \big [ H(X)- H(X\hspace{0.05cm} \vert \hspace{0.05cm} Z)\big ] - \big [ H(Y\hspace{0.05cm} \vert \hspace{0.05cm} X) + H(Y\hspace{0.05cm} \vert \hspace{0.05cm}XZ)\big ]=\\ & = I(X;Z) + I(Y;Z \hspace{0.05cm} \vert \hspace{0.05cm} X) \hspace{0.05cm}.\end{align*}$$

Aus dieser Gleichung erkennt man, dass die die Größenrelation  $I(X Y; Z) ≥ I(X; Z)$  immer gegeben ist.

• Gleichheit ergibt sich für die bedingte Transinformation  $I(Y; Z \hspace{0.05cm} \vert \hspace{0.05cm} X) = 0$, 
• also dann, wenn die Zufallsgrößen  $Y$  und  $Z$  für ein gegebenes  $X$  statistisch unabhängig sind.

$\text{Beispiel 5:}$  Wir betrachten die  Markovkette   $X → Y → Z$.  Für eine solche Konstellation gilt stets das  Data Processing Theorem  mit der folgenden Konsequenz, die sich aus der Kettenregel der Transinformation ableiten lässt:

$$I(X;Z) \hspace{-0.05cm} \le \hspace{-0.05cm}I(X;Y ) \hspace{0.05cm},$$

$$I(X;Z) \hspace{-0.05cm} \le \hspace{-0.05cm} I(Y;Z ) \hspace{0.05cm}.$$

Das Theorem besagt somit:

• Man kann durch Manipulation  $($Processing  $Z)$  der Daten  $Y$  keine zusätzliche Information über den Eingang  $X$  gewinnen.
• Die Datenverarbeitung  $Y → Z$  $($durch einen zweiten Prozessor$)$ dient nur dem Zweck, die Information über  $X$  besser sichtbar zu machen.

Weitere Informationen zum  Data Processing Theorem  finden Sie in der  Aufgabe 3.15.

Aufgaben zum Kapitel

Aufgabe 3.7: Einige Entropieberechnungen

Aufgabe 3.8: Nochmals Transinformation

Aufgabe 3.8Z: Tupel aus ternären Zufallsgrößen

Aufgabe 3.9: Bedingte Transinformation