1樓：
資訊量 i=log2（1/p）
其中 p是概率， log2指以二為底的對數。
對於第一問，「不能使用」， 其概率為25%(35度以下)+5%（40度以上）=30%
資訊量 i=log2（1/0.3）=1.7第二問，"能使用"， 其概率p=1-0.
3=0.7資訊量 i=log2（1/0.7）=0.
515第三問，「因為裝置在冷卻中不能使用」 ，其概率p為5%資訊量 i=log2(1/0.05)=4.322參見《通訊原理》，樊昌信第五版，第八頁。
資訊量的計算方法
2樓：百度使用者
資訊理論創始人c.e.shannon，2023年首次使用位元（bit）概念：1（bit）= 。它相當於對二個可
能結局所作的一次選擇量。資訊理論採用對隨機分佈概率取對數的辦法，解決了不定度的度量問題。
m個物件集合中的第i個物件，按n個觀控指標測度的狀態集合的
全資訊量ti= 。
從試驗後的結局得知試驗前的不定度的減少，就是申農界定的資訊量，即
自由資訊量fi=－∑pi ，（i=1,2，…，n）。
式中pi是與隨機變數xi對應的觀控權重，它趨近對映其實際狀態的分佈概率。由其內在分佈構成引起的在試驗前的不定度的減少，稱為先驗資訊或謂約束資訊量。風險是潛藏在隨機變數尚未變之前的內在結構能（即形成該種結構的諸多作用中還在繼續起作用的有效能量）中的。
可以顯示、對映這種作用的是
約束資訊量bi=ti-fi。
研究表明，m個觀控物件、按n個觀控指標進行規範化控制的比較收益優選序，與其自由資訊量fi之優選序趨近一致；而且各觀控物件「愈自由，風險愈小」；約束資訊量bi就是對映其風險的本徵性測度，即風險熵。
把資訊描述為資訊熵，是狀態量，其存在是絕對的；資訊量是熵增，是過程量，是與資訊傳播行為有關的量，其存在是相對的。在考慮到系統性、統計性的基礎上，認為：資訊量是因具體信源和具體信宿範圍決定的，描述資訊潛在可能流動價值的統計量。
本說法符合熵增原理所要求的條件：
一、「具體信源和信宿範圍」構成孤立系統，資訊量是系統行為而不僅僅是信源或信宿的單獨行為。
二、界定了資訊量是統計量。此種表述還說明，資訊量並不依賴具體的傳播行為而存在，是對「具體信源和具體信宿」的某資訊潛在可能流動價值的評價，而不是針對已經實現了的資訊流動的。由此，資訊量實現了資訊的度量。
資訊量的計算過程
3樓：百度使用者
如何計算資訊量的多少？在日常生活中，極少發生的事件一旦發生是容易引起人們關注的，而司空見慣的事不會引起注意，也就是說，極少見的事件所帶來的資訊量多。如果用統計學的術語來描述，就是出現概率小的事件資訊量多。
因此，事件出現得概率越小，資訊量愈大。即資訊量的多少是與事件發生頻繁（即概率大小）成反比。
⒈如已知事件xi已發生，則表示xi所含有或所提供的資訊量
h(xi) = −
例題：若估計在一次國際象棋比賽中謝軍獲得冠軍的可能性為0.1（記為事件a），而在另一次國際象棋比賽中她得到冠軍的可能性為0.
9（記為事件b）。試分別計算當你得知她獲得冠軍時，從這兩個事件中獲得的資訊量各為多少？
h(a)=- ≈3.32（位元）
h(b)=- ≈0.152（位元）
⒉統計資訊量的計算公式為：
xi —— 表示第i個狀態（總共有n種狀態）；
p(xi）——表示第i個狀態出現的概率；
h(x）——表示用以消除這個事物的不確定性所需要的資訊量。
例題：向空中投擲硬幣，落地後有兩種可能的狀態，一個是正面朝上，另一個是反面朝上，每個狀態出現的概率為1/2。如投擲均勻的正六面體的骰子，則可能會出現的狀態有6個，每一個狀態出現的概率均為1/6。
試通過計算來比較狀態的不肯定性與硬幣狀態的不肯定性的大小。
h（硬幣）= -（2×1/2）× ≈1（位元）
h（骰子）= -（1/6×6）× ≈2.6（位元）
由以上計算可以得出兩個推論：
[推論1] 當且僅當某個p(xi)=1，其餘的都等於0時， h(x)= 0。
[推論2]當且僅當某個p(xi)=1/n，i=1， 2，……， n時，h(x）有極大值log n。
4樓：匿名使用者
偶然間看到的，很詳細。
知乎
一道簡單的平均資訊量計算
5樓：匿名使用者
哥來回答～～底數為2就是位元，e就是奈特，10就是哈特，那道題目計算資訊熵～～～
資訊理論與編碼中平均資訊量怎麼求，資訊理論與編碼題求助
1 12 2 3 10 4 11 5 12 6 20 7 21 12 這有bai一篇介紹的 du比較詳zhi細，希望可 dao以幫專到你屬 知乎 資訊理論與編碼題求助 50 資訊理論與編碼中p ab 和p a，b 是什麼意思 條件概率公式 p a b p ab p b p a b 在 b 條件下 a...
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