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クラメール・ラオとFisher情報量

そろそろ寝ます。

今日はクラメールラオの不等式とFisherの情報量の関係を勉強。以下は自分の理解を確認するためにまとめたので、読み飛ばしてください。。

パラメータを推定したりする際に、1つの値で推定する場合は、推定値と呼ぶが、複数の幅のあるような推定の値は推定量と呼ばれる。推定量はできるだけ真の値と近く、真の値に対してか頼りなく散らばっているほうがいい。そういう推定量は不偏推定量と呼ばれる。真の値を推定するので、当然、近い方がよく、つまりばらつき(分散)が小さい方がいい。この下限を決めるのが、クラメール・ラオの不等式、という事のようだ。そして、その逆数がFisherの情報量だから、Fisherの情報量が大きいほうがいいということは、つまり推定量のばらつきが小さいということなんだよ、ということらしい。

クラメール・ラオの不等式の導出に疑問が残るが、これは質問事項としよう。。

昨日あまり寝てないので、さすがに眠い。明日は仕事で、できるだけ早く行く方がいい仕事なので、そろそろ寝よう。

とりあえず、クラメールの概要が分かってよかった。。。
by biostat_cat | 2006-03-07 00:33 | 勉強の軌跡 | Trackback | Comments(0)

オージーの旦那様と2匹の猫らとののんびりライフ。ブログのタイトルはイタリア語で「ネコの足跡」という意味。私の足跡の記録です。コメント大歓迎☆


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