統計学

フィッシャー情報量

フィッシャー情報量の行列表現は以下、

 

fisher imformation matrix


求められたそれぞれのパラメーター変数による高階偏導関数の結果は以下

線型代数,ベクトル解析,慣性モーメント,解析力学,微分方程式,フーリエ解析,物理学,数学

となるので、上記の結果をフィッシャー情報行列式の中に代入すると次のようになる。

 

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続きを読む≫ 2021/06/04 06:14:04
対数尤度関数の一階微分はスコア関数と呼ばれ以下のような物になる。

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この式の両辺にさらに左から偏微分オペレーター線型代数,ベクトル解析,慣性モーメント,解析力学,微分方程式,フーリエ解析,物理学,数学を作用させる。

 

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ここで前回求められた式、

 

線型代数,ベクトル解析,慣性モーメント,解析力学,微分方程式,フーリエ解析,物理学,数学

 

この式を使えば次のような関係式が求まる。

 

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続きを読む≫ 2021/06/02 06:39:02

前回得られた関係式

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対数尤度関数の一次微分であるスコア関数

この式はもともと次のようだった。

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これより、

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続きを読む≫ 2021/05/22 21:44:22
スコア関数(対数尤度関数の一次微分)は、

これの期待値

 

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前回のコンテンツによりスコア関数の期待値は以下のようになる。

次にこれを参考にして今度はスコア関数の分散を考える。
続きを読む≫ 2021/04/20 06:31:20
スコア関数(対数尤度関数の一次微分)は、

これの期待値は次のようになる。
続きを読む≫ 2020/10/11 21:20:11
線型代数,ベクトル解析,慣性モーメント,解析力学,微分方程式,フーリエ解析,物理学,数学

 

尤度関数の一般的な表現は、

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今回は変数が2つになるので上記のに関してはになる。
続きを読む≫ 2020/08/30 21:30:30

極値条件式の変形

求められた対数尤度関数の極値条件の式に関して、ハットを外してひとまず次のようにおきます。

対数尤度関数におけるフィッシャー情報量

続きを読む≫ 2020/06/22 22:50:22
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続きを読む≫ 2020/06/13 13:50:13
最尤法においては対数尤度関数を最大化するμ、σが最尤推定値として定まり、最尤推定値は次のようなそれぞれの変数における極値条件を満たす。

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続きを読む≫ 2020/06/11 23:47:11
犬のような字を書いて尤度(ゆうど)というようです。尤(もっと)もらしいということでそう書くようです。
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続きを読む≫ 2020/06/11 01:03:11
フィッシャー情報量に関する現在作成中の(ドラフト)コンテンツになります。
このコンテンツは現在作成中であり、また管理人が多忙のため間違いが見つかっても確認訂正などの作業が遅れると思います。
ですので、その辺はご了承くださいますよう何卒よろしくおながいしまスミダ<`ω´>ブヒッ
線型代数,ベクトル解析,慣性モーメント,解析力学,微分方程式,フーリエ解析,物理学,数学
続きを読む≫ 2020/06/10 01:46:10

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