Fisher情報行列 (Fisher information matrix)

パラメータが多変量の場合, パラメータ \(\Theta=(\theta_1,\ldots,\theta_m)\) の分布 \(f(x;\Theta)\) について,Fisher情報行列は次式の要素をもつ m×m 行列 \(\mathcal{I}(\Theta)\). \[\mathcal{I}_{ij}(\Theta)=E[\frac{\partial}{\partial\theta_i}\log f(x;\Theta)\frac{\partial}{\partial\theta_j}\log f(x;\Theta)]=-E[\frac{\partial^2}{\partial\theta_i\partial\theta_j}\log f(x;\Theta)]\]

-- しましま

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Last-modified: 2010-02-11 (木) 16:10:58 (2493d)