* Fisher情報行列 (Fisher information matrix) [#f01c337f]

//ここには %項目の説明を書いてください.よろしければ署名しておいてください.

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

**関連項目 [#hd7469fc]

//英語や同義語のあとに,#brで区切って関連する項目をリストしてください.

-[[Fisher information matrix]]
#br
-[[情報量]]
-[[Fisher情報量]]
-[[Jeffreys事前分布]]
-[[Cramer-Raoの不等式]]
#br
-[[検索:Fisher情報行列]]

**リンク集 [#kc698d4a]

//関連するWWW資源があればリンクしてください.
-[[PlanetMath:FisherInformationMatrix]]
-[[Wikipedia:Fisher_information]]
-[[MathWorld:FisherInformationMatrix]]

**関連文献 [#s20ab4dd]

//この%項目%に関連する書籍や論文を紹介してください.

-[[Book/Pattern Recognition and Machine Learning]] 6.2章

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