比特的剖析：时间序列观测中的信息

借助于几种多元信息度量——其中一些为人熟知，一些为本文新引入——我们分析了嵌入在离散值随机时间序列中的信息。我们剖析单次观测的不确定性，以证明这些度量的渐近行为如何为生成过程的内部信息动力学提供结构和语义上的启示。这些度量随时间窗口的长度进行标度，同时捕获了广延（增长率）和亚广延分量。我们对这些分量进行了解释，并推导了它们之间的显式关系。我们还识别了过去与未来之间共享的、但不包含在单次观测中的信息分量。该分量的存在直接启发了过程的有效（内部）状态的概念，并指出了为何必须构建模型。