Mida el contenido de la información y la imprevisibilidad de una fuente de datos.
Entrada de probabilidad/recuentos
Los valores se normalizan automáticamente.
Análisis de entropía
Entropía de la información (H)1Bits por símbolo
Estados de origen2
Entropía relativa100.0%Max Uncertainty
Overview
La entropía de Shannon cuantifica la cantidad de \"sorpresa\" o información promedio contenida en cada símbolo producido por una fuente. Se mide en bits por símbolo y representa el límite teórico para la compresión de datos sin pérdidas.
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Pro Tips
Los valores de entropía más altos significan que la fuente es más aleatoria y menos predecible.
En criptografía, una alta entropía es esencial para generar claves fuertes e impredecibles.
Si ingresa recuentos (como 20, 30), la calculadora los convertirá en probabilidades por usted.
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Fun Facts
"Un lanzamiento justo de moneda tiene una entropía de exactamente 1,0 bit, mientras que una moneda sesgada que siempre sale cara tiene 0 bits de entropía porque no hay incertidumbre."
"El término fue acuñado por Claude Shannon en su histórico artículo de 1948, \\\"Una teoría matemática de la comunicación\\\", que fundó el campo de la teoría de la información."
"La entropía se maximiza cuando todos los resultados posibles son igualmente probables, lo que representa un estado de máxima incertidumbre."
