柏松分布的费希尔信息量是什么?

发布网友发布时间：2022-04-22 06:58

共5个回答

热心网友时间：2022-06-17 02:27

费希尔信息（Fisher Information）（有时简称为信息）是一种测量可观察随机变量X携带的关于模型X的分布的未知参数θ的信息量的方法。形式上，它是方差得分，或观察到的信息的预期值。在贝叶斯统计中，后验模式的渐近分布取决于Fisher信息，而不依赖于先验（根据Bernstein-von Mises定理，Laplace为指数族预测）。

统计学家Ronald Fisher强调了Fisher信息在最大似然估计渐近理论中的作用（遵循Francis Ysidro Edgeworth的一些初步结果）。 Fisher信息也用于Jeffreys先验的计算，用于贝叶斯统计。Fisher信息矩阵用于计算与最大似然估计相关联的协方差矩阵。它也可以用于测试统计的制定，例如Wald测试。

扩展资料

泊松分布的概率函数为：

泊松分布的参数λ是单位时间(或单位面积)内随机事件的平均发生次数。泊松分布适合于描述单位时间内随机事件发生的次数。

泊松分布的期望和方差均为

特征函数为

参考资料来源：百度百科-泊松分布

参考资料来源：百度百科-费希尔信息

热心网友时间：2022-06-17 02:27

1/λ

I（λ）=1/λ2*E(X-λ)2=1/λ

热心网友时间：2022-06-17 02:27

泊松分布的费希尔信息量=1/参数
对密度函数求对数之后，再对系数求导，然后对求导值平方求期望即可

热心网友时间：2022-06-17 02:28

先求极大似然估计，在对对数形式的估计函数求两次导，然后对其取期望的负数，得到最终结果是n/λ。

热心网友时间：2022-06-17 02:29

不好意思，我也不懂是什和意思。可上百度索搜一下。来自：求助得到的回答