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フィッシャー情報行列式
フィッシャー情報量の行列表現は以下、
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
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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2021/06/04 06:14:04
変換式の期待値
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。
この式の両辺にさらに左から偏微分オペレーター
を作用させる。
ここで前回求められた式、
この式を使えば次のような関係式が求まる。
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2021/06/02 06:39:02
スコア関数式の変換
前回得られた
関係式
、
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。
これより、
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2021/05/22 21:44:22
スコア関数の分散
スコア関数(対数尤度関数の一次微分)は、
これの期待値
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。
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2021/04/20 06:31:20
スコア関数の期待値
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。
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2020/10/11 21:20:11
スコア関数
尤度関数の一般的な表現は、
今回は変数が2つになるので上記の
に関しては
になる。
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2020/08/30 21:30:30
対数尤度関数におけるフィッシャー情報量
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。
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2020/06/22 22:50:22
最尤推定値
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2020/06/13 13:50:13
尤度方程式の導出σ
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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2020/06/11 23:47:11
尤度方程式の導出μ
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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2020/06/11 01:03:11
尤度関数
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
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2020/06/10 01:46:10
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