fisher信息量计算
时间: 2023-10-19 21:07:22 浏览: 347
fisher算法
在统计学中,Fisher信息量是评估参数估计量质量的一个重要指标。它的计算公式如下:
$I(\theta)=-\mathbb{E}\left[\frac{\partial^2}{\partial\theta^2}\ln p(x|\theta)\right]$
其中,$\theta$是要估计的参数,$p(x|\theta)$是给定参数$\theta$下随机变量$x$的概率密度函数,$\ln p(x|\theta)$是对数似然函数,$\frac{\partial^2}{\partial\theta^2}\ln p(x|\theta)$是对数似然函数的二阶导数,$\mathbb{E}[\cdot]$表示期望值。
直观地说,Fisher信息量反映了在给定参数估计量的情况下,数据中包含了多少与该参数有关的信息。它越大,说明数据中包含的有关参数的信息越多,估计量的质量越高。
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