형성 행렬

통계와 정보이론에서 우도함수 $L(\theta )$ ( $L(\theta )$ ) ${\displaystyle$ L $(\theta )}$ 의 예상 형성 행렬은 L $L(\theta )$ ) ${\displaystyle$ L $(\theta )}$ 의 피셔 정보 행렬의 역행렬이며 $L(\theta )$ $L(\theta )$ 관측된 형성 행렬은 L $L(\theta )$ ( $L(\theta )$ ) ${\displaystystyle L(\ta$ )의 역행렬 $)$ 이다 $L(\theta )$ . $L(\theta )$ ( $L(\theta )$ ) $L(\theta )$ {\ $displaystyle L(\theta )}$ 의 정보 매트릭스 $L(\theta )$ ^[1]

현재 형성 행렬을 다루는 표기법은 널리 사용되고 있지 않지만, Ole E. Barndorff-Nielsen과 Peter McCullah의 책과 기사에서는 기호 j $j^{ij}$ $j^{ij}$ ${\$ j $^{ij}$ 가 관측된 형성 행렬의 i번째 줄과 j번째 줄의 원소를 나타내기 위해 $j^{ij}$ 사용된다.피셔 정보 매트릭스(미터)의 기하학적 해석은 미분 기하학에서 (반전) 미터법 텐서의 $g^{ij}$ 에 $g^{ij}$ 따른 g $g^{ij}$ $g^{ij}$ ${\$ 의 표기법으로 이어진다.피셔 정보 메트릭스는 $g_{ij}$ $g_{ij}$ j ${\$ 로 표시되므로 $g_{ij}$ 아인슈타인 표기법을 사용하여 g $g_{ik}g^{kj}=\delta _{i}^{j}$ $g_{ik}g^{kj}=\delta _{i}^{j}$ $g_{ik}g^{kj}=\delta _{i}^{j}$ $g_{ik}g^{kj}=\delta _{i}^{j}$ = $g_{ik}g^{kj}=\delta _{i}^{j}$ $g_{ik}g^{kj}=\delta _{i}^{j}$ $g_{ik}g^{kj}=\delta _{i}^{j}$ ${\$ i}^{ $j$

이러한 행렬은 우도비와 관련된 많은 통계량의 분포의 점근법적 확장에 자연스럽게 나타난다.

참고 항목

메모들

^ Edwards(1984) p104

참조

반도르프-닐슨, O.E. Cox, D.R. (1989), Chapman과 Hall, Statistics에서 사용하기 위한 점증적 기법 ISBN 0-412-31400-2
반도르프-닐슨, O.E., Cox, D.R. (1994년)추론 및 점근법.채프먼 & 홀, 런던.
P. McCullah, "Tensor Methods in Statistics", Monographs on Statistics and Applied Room, Chapman and Hall, 1987.
에드워즈, A.W.F.(1984) 가능성.컵. ISBN 0-521-31871-8

이 통계 관련 기사는 단조롭다.위키피디아를 확장하여 도울 수 있다.

[1] Edwards(1984) p104

[1]

Search

형성 행렬

네임스페이스

더

참고 항목

메모들

참조