Dywergencja Kullbacka-Leiblera (Polish Wikipedia)

Analysis of information sources in references of the Wikipedia article "Dywergencja Kullbacka-Leiblera" in Polish language version.

refsWebsite

Global rank Polish rank

10worldcat.org

5^th place

2^nd place

9doi.org

2^nd place

6^th place

1ptm.org.pl

low place

3,879^th place

1inference.org.uk

low place

1jstor.org

26^th place

172^nd place

1projecteuclid.org

3,707^th place

4,048^th place

1archive.org

6^th place

33^rd place

1icm.edu.pl

2,656^th place

65^th place

1elsevier.com

610^th place

682^nd place

1nih.gov

4^th place

7^th place

1arxiv.org

69^th place

224^th place

archive.org

HaroldH. Jeffreys HaroldH., Bertha SwirlesB.S. Jeffreys Bertha SwirlesB.S., Methods of Mathematical Physics (3rd.ed.), Cambridge University Press, 1956 [dostęp 2019-04-04] .

arxiv.org

SumioS. Watanabe SumioS., Asymptotic Equivalence of Bayes Cross Validation and Widely Applicable Information Criterion in Singular Learning Theory, „arXiv:1004.2316 [cs]”, 14 kwietnia 2010, arXiv:1004.2316 [dostęp 2019-04-04] .

doi.org

dx.doi.org

TadeuszT. Inglot TadeuszT., Teoria informacji a statystyka matematyczna, „Mathematica Applicanda”, 42 (1), 2014, s. 115–115, DOI: 10.14708/ma.v42i1.521 [dostęp 2020-10-14] (pol.).
ArthurA. Hobson ArthurA., Bin-KangB.K. Cheng Bin-KangB.K., A comparison of the Shannon and Kullback information measures, „Journal of Statistical Physics”, 7 (4), 1973, s. 301–310, DOI: 10.1007/BF01014906, ISSN 0022-4715 [dostęp 2019-04-04] (ang.).
S.S. Kullback S.S., R.A.R.A. Leibler R.A.R.A., On Information and Sufficiency, „The Annals of Mathematical Statistics”, 22 (1), 1951, s. 79–86, DOI: 10.1214/aoms/1177729694, ISSN 0003-4851 [dostęp 2019-04-04] (ang.).
Letters to the Editor, „The American Statistician”, 41 (4), 1987, s. 338–341, DOI: 10.1080/00031305.1987.10475510, ISSN 0003-1305 [dostęp 2019-04-04] (ang.).
XiaocongX. Xu XiaocongX. i inni, Multimodal registration of remotely sensed images based on Jeffrey’s divergence, „ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing”, 122, 2016, s. 97–115, DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2016.10.005 [dostęp 2019-04-04] (ang.).
NicolasN. Veyrat-Charvillon NicolasN., François-XavierF.X. Standaert François-XavierF.X., Mutual Information Analysis: How, When and Why? ChristopheCh. Clavier, KrisK. Gaj (red.), t. 5747, Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2009, s. 429–443, DOI: 10.1007/978-3-642-04138-9_30, ISBN 978-3-642-04137-2 [dostęp 2019-04-04] .
HamparsumH. Bozdogan HamparsumH., Model selection and Akaike’s Information Criterion (AIC): The general theory and its analytical extensions, „Psychometrika”, 52 (3), 1987, s. 345–370, DOI: 10.1007/BF02294361, ISSN 0033-3123 [dostęp 2019-04-04] (ang.).
HirotoguH. Akaike HirotoguH., Information Theory and an Extension of the Maximum Likelihood Principle, EmanuelE. Parzen, KunioK. Tanabe, GenshiroG. Kitagawa (red.), New York, NY: Springer New York, 1998, s. 199–213, DOI: 10.1007/978-1-4612-1694-0_15, ISBN 978-1-4612-7248-9 [dostęp 2019-04-04] .
Scott I.S.I. Vrieze Scott I.S.I., Model selection and psychological theory: A discussion of the differences between the Akaike information criterion (AIC) and the Bayesian information criterion (BIC)., „Psychological Methods”, 17 (2), 2012, s. 228–243, DOI: 10.1037/a0027127, ISSN 1939-1463, PMID: 22309957, PMCID: PMC3366160 [dostęp 2019-04-04] (ang.).

elsevier.com

linkinghub.elsevier.com

XiaocongX. Xu XiaocongX. i inni, Multimodal registration of remotely sensed images based on Jeffrey’s divergence, „ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing”, 122, 2016, s. 97–115, DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2016.10.005 [dostęp 2019-04-04] (ang.).

icm.edu.pl

yadda.icm.edu.pl

A.A. Cichocki A.A., S.S. Amari S.S., Information geometry of divergence functions, „Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences”, 58 (nr 1), 2010, s. 183–195, ISSN 0239-7528 [dostęp 2019-04-04] (ang.).

inference.org.uk

David John CameronD.J.C. MacKay David John CameronD.J.C., Information theory, inference, and learning algorithms, Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2003, s. 34, ISBN 0-521-64298-1, OCLC 52377690 [dostęp 2019-04-04] .

jstor.org

ImreI. Csiszar ImreI., Why Least Squares and Maximum Entropy? An Axiomatic Approach to Inference for Linear Inverse Problems, „The Annals of Statistics”, 19 (4), 1991, s. 2032–2066, ISSN 0090-5364, JSTOR: 2241918 [dostęp 2019-04-04] .

nih.gov

ncbi.nlm.nih.gov

Scott I.S.I. Vrieze Scott I.S.I., Model selection and psychological theory: A discussion of the differences between the Akaike information criterion (AIC) and the Bayesian information criterion (BIC)., „Psychological Methods”, 17 (2), 2012, s. 228–243, DOI: 10.1037/a0027127, ISSN 1939-1463, PMID: 22309957, PMCID: PMC3366160 [dostęp 2019-04-04] (ang.).

projecteuclid.org

S.S. Kullback S.S., R.A.R.A. Leibler R.A.R.A., On Information and Sufficiency, „The Annals of Mathematical Statistics”, 22 (1), 1951, s. 79–86, DOI: 10.1214/aoms/1177729694, ISSN 0003-4851 [dostęp 2019-04-04] (ang.).

ptm.org.pl

wydawnictwa.ptm.org.pl

TadeuszT. Inglot TadeuszT., Teoria informacji a statystyka matematyczna, „Mathematica Applicanda”, 42 (1), 2014, s. 115–115, DOI: 10.14708/ma.v42i1.521 [dostęp 2020-10-14] (pol.).

worldcat.org

David John CameronD.J.C. MacKay David John CameronD.J.C., Information theory, inference, and learning algorithms, Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2003, s. 34, ISBN 0-521-64298-1, OCLC 52377690 [dostęp 2019-04-04] .
Christopher MichaelCh.M. Bishop Christopher MichaelCh.M., Pattern recognition and machine learning, New York: Springer, 2006, s. 55, ISBN 0-387-31073-8, OCLC 71008143 [dostęp 2019-04-04] .
ArthurA. Hobson ArthurA., Bin-KangB.K. Cheng Bin-KangB.K., A comparison of the Shannon and Kullback information measures, „Journal of Statistical Physics”, 7 (4), 1973, s. 301–310, DOI: 10.1007/BF01014906, ISSN 0022-4715 [dostęp 2019-04-04] (ang.).
ImreI. Csiszar ImreI., Why Least Squares and Maximum Entropy? An Axiomatic Approach to Inference for Linear Inverse Problems, „The Annals of Statistics”, 19 (4), 1991, s. 2032–2066, ISSN 0090-5364, JSTOR: 2241918 [dostęp 2019-04-04] .
S.S. Kullback S.S., R.A.R.A. Leibler R.A.R.A., On Information and Sufficiency, „The Annals of Mathematical Statistics”, 22 (1), 1951, s. 79–86, DOI: 10.1214/aoms/1177729694, ISSN 0003-4851 [dostęp 2019-04-04] (ang.).
SolomonS. Kullback SolomonS., Information theory and statistics, Gloucester, Mass.: Peter Smith, 1959, s. 6, 22, ISBN 0-8446-5625-9, OCLC 4140346 [dostęp 2019-04-04] .
Letters to the Editor, „The American Statistician”, 41 (4), 1987, s. 338–341, DOI: 10.1080/00031305.1987.10475510, ISSN 0003-1305 [dostęp 2019-04-04] (ang.).
A.A. Cichocki A.A., S.S. Amari S.S., Information geometry of divergence functions, „Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences”, 58 (nr 1), 2010, s. 183–195, ISSN 0239-7528 [dostęp 2019-04-04] (ang.).
HamparsumH. Bozdogan HamparsumH., Model selection and Akaike’s Information Criterion (AIC): The general theory and its analytical extensions, „Psychometrika”, 52 (3), 1987, s. 345–370, DOI: 10.1007/BF02294361, ISSN 0033-3123 [dostęp 2019-04-04] (ang.).
Scott I.S.I. Vrieze Scott I.S.I., Model selection and psychological theory: A discussion of the differences between the Akaike information criterion (AIC) and the Bayesian information criterion (BIC)., „Psychological Methods”, 17 (2), 2012, s. 228–243, DOI: 10.1037/a0027127, ISSN 1939-1463, PMID: 22309957, PMCID: PMC3366160 [dostęp 2019-04-04] (ang.).