翻訳と辞書 Words near each other ・ フィッシャー・ディースカウ ・ フィッシャー・トロプシュ ・ フィッシャー・トロプシュ反応 ・ フィッシャー・トロプシュ合成 ・ フィッシャー・トロプシュ法 ・ フィッシャー・ブラック ・ フィッシャー・ヘップ転位 ・ フィッシャー・ランダム・チェス ・ フィッシャー合成 ・ フィッシャー情報 ・ フィッシャー情報量 ・ フィッシャー投影図 ・ フィッシャー投影式 ・ フィッシャー法 ・ フィッシャー男爵 ・ フィッシャー症候群 ・ フィッシャー角 ・ フィッシャー郡 (テキサス州) ・ フィッシャー＝ディースカウ ・ フィッシュ Dictionary Lists mini英和辞書 mini和英辞書 Webster 1913 Latin-English FOLDOC Wikipedia English ウィキペディア

翻訳と辞書　辞書検索 [ 開発暫定版 ] スポンサード リンク フィッシャー情報量 ： ミニ英和和英辞書 フィッシャー情報量[ふぃっしゃーじょうほうりょう] ===================================== 〔語彙分解〕的な部分一致の検索結果は以下の通りです。 ・ ー ： [ちょうおん] 　(n) long vowel mark (usually only used in katakana) ・ 情 ： [じょう] 　【名詞】 1. feelings　2. emotion　3. passion　 ・ 情報 ： [じょうほう] 　【名詞】 1. (1) information　2. news　3. (2) (military) intelligence　4. (3) gossip　 ・ 情報量 ： [じょうほうりょう] 　【名詞】 1. information content　2. information volume ・ 報 ： [ほう] 　 1. (n,n-suf) information　2. punishment　3. retribution　 ・ 量 ： [りょう] 　1. amount 2. volume 3. portion (of food) 4. basal metabolic rate, quantity フィッシャー情報量 ： ウィキペディア日本語版 フィッシャー情報量[ふぃっしゃーじょうほうりょう] フィッシャー情報量（フィッシャーじょうほうりょう、） $\backslash mathcal\_X(\backslash theta)$は統計学や情報理論で登場する量で、確率変数$X$が母数$\backslash theta$に関して持つ「情報」の量を表す。統計学者のロナルド・フィッシャーに因んで名付けられた。 ==定義== $\backslash theta$を母数とし、$X$を確率密度関数が$f(x|\backslash theta)$で表される確率変数とする。 このとき、$\backslash theta$の尤度関数$L(\backslash theta|x)$は :$L(\backslash theta|x)=f(x|\backslash theta)\backslash ,$ で定義され、スコア関数は対数尤度関数の微分 :$V(x;\backslash theta)=\backslash frac\; \backslash ln\; L(\backslash theta|x)$ により定義される。このとき、フィッシャー情報量$\backslash mathcal\_X(\backslash theta)$はスコア関数の2次のモーメント : $$ \begin \mathcal_X(\theta) & =\mathrm \\ & =\mathrm \left\left. \biggl(\frac \ln L(\theta|x) \biggr)^2 \right|\, \theta \right \end により定義される。紛れがなければ添え字の$X$を省略し、$\backslash mathcal(\backslash theta)$とも表記する。なお、$X$に関しては期待値が取られている為、フィッシャー情報量は$X$の従う確率密度関数$f(x|\backslash theta)$のみに依存して決まる。よって$X$と$Y$が同じ確率密度関数を持てば、それらのフィッシャー情報量は同一である。 スコア関数は : $\backslash mathrm$=0\, を満たす事が知られているので、 :$\backslash mathcal\_X(\backslash theta)=\backslash mathrm(V(x;\backslash theta))$ が成立する。ここで$\backslash mathrm$は分散を表す。 また$\backslash ln\; f(x|\backslash theta)$が二回微分可能で以下の標準化条件 :$\backslash int\; \backslash fracf(X\; ;\; \backslash theta\; )\; \backslash ,\; dx=0,$ を満たすなら、フィッシャー情報量は以下のように書き換えることができる。 :$$ \mathcal(\theta) =- \mathrm \left\frac \ln f(X;\theta) \right . このとき、フィッシャー情報量は、$f$ の対数の$\backslash theta$についての2次の導関数にマイナスを付けたものになる。フィッシャー情報量は、$\backslash theta$についての最尤推定量付近のサポート曲線の「鋭さ」としてもとらえることができる。例えば、「鈍い」（つまり、浅い最大値を持つ）サポート曲線は、2次の導関数として小さな値を持つため、フィッシャー情報量としても小さな値を持つことになるし、鋭いサポート曲線は、2次導関数として大きな値を持つため、フィッシャー情報量も大きな値になる。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「フィッシャー情報量」の詳細全文を読む スポンサード リンク 翻訳と辞書 : 翻訳のためのインターネットリソース Copyright(C) kotoba.ne.jp 1997-2016. All Rights Reserved.