Статистические оценки условных информационных характеристик

Хорошо известно, что исследование энтропии, взаимной информации, $f$-дивергенций и других характеристик представляет не только теоретический интерес, но и находит разнообразные приложения в таких областях, как машинное обучение, выбор значимых факторов (влияющих на изучаемый отклик), физика, биология, финансы и др. Статистические выводы опираются на оценки упомянутых характеристик, которые строятся по независимым одинаково распределенным наблюдениям. Основное внимание в докладе уделяется статистическим оценкам условной информации взаимодействия и их предельным распределениям. При этом установлен критерий условной независимости набора случайных величин. Кроме того, обсуждаются новые работы, относящиеся к выявлению условной независимости случайных векторов.