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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
