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不変推定量の分散の下限を定める不等式．パラメータが一つ \(\theta\) だけの場合は，\(\mathcal{I}(\theta)\) をFisher情報量として，\(\theta\) の不偏推定量 \(\hat{\theta}\) の分散は \[\mathrm{Var}(\hat{\theta})\ge\frac{1}{\mathcal{I}(\theta)}\]
パラメータが多変量 \(\Theta=[\theta_1,\ldots,\theta_m]^\top\) の場合は，\(\Theta\) の不偏推定量 \(\hat{\Theta}\) の共分散行列 \(\mathrm{Cov}(\Theta)\) とFisher情報行列 \(\mathcal{I}(\Theta)\) を用いた次式 \[\mathrm{Cov}(\hat{\Theta})-\mathcal{I}^{-1}(\Theta)\] が半正定値になる．
-- しましま
