Вопросы с тегом «fisher-information»

Мне не нравится информация Фишера, что она измеряет и чем она полезна. Кроме того, для меня не очевидны отношения с Крамером-Рао. Может ли кто-нибудь дать интуитивное объяснение этих понятий?

59 estimation  intuition  fisher-information 

Хорошо, это довольно простой вопрос, но я немного запутался. В своей диссертации я пишу: Стандартные ошибки могут быть найдены путем вычисления обратного корня квадратного из диагональных элементов (наблюдаемой) информационной матрицы Фишера: Так как команда оптимизации в R сводитминимуму-журналл(наблюдаемые) Фишера Информационная матрица может быть найдена путем вычисления обратной гессианом: Я(μ,сг2)=Н-1sμ^, σ^2= …

54 maximum-likelihood  fisher-information 

Предположим, у нас есть случайная величина . Если был истинным параметром, функция правдоподобия должна быть максимизирована, а производная равна нулю. Это основной принцип оценки максимального правдоподобия.X∼f(x|θ)X∼f(x|θ)X \sim f(x|\theta)θ0θ0\theta_0 Насколько я понимаю, информация о Фишере определяется как я( θ ) = E [ ( ∂∂θе( X| θ) )2]I(θ)=E[(∂∂θf(X|θ))2]I(\theta) = \Bbb E …

29 bayesian  maximum-likelihood  likelihood  intuition  fisher-information 

Может ли кто-то доказать следующую связь между информационной метрикой Фишера и относительной энтропией (или дивергенцией KL) чисто математически строгим образом? D(p(⋅,a+da)∥p(⋅,a))=12gi,jdaidaj+(O(∥da∥3)D(p(⋅,a+da)∥p(⋅,a))=12gi,jdaidaj+(O(‖da‖3)D( p(\cdot , a+da) \parallel p(\cdot,a) ) =\frac{1}{2} g_{i,j} \, da^i \, da^j + (O( \|da\|^3) где , g_ {i, j} = \ int \part_i (\ log p (x; a)) …

20 mathematical-statistics  kullback-leibler  fisher-information 

Учитывая такую иерархическую модель, и, М ~ L р л с е ( 0 , с ) , где N ( ⋅ , ⋅ ) является нормальным распределением. Есть ли способ получить точное выражение для информации Фишера о предельном распределении X с учетом с . То есть, что такое информация …

20 multilevel-analysis  information  fisher-information 

Пусть . Информационная матрица Фишера определяется как:θ∈Rnθ∈Rn\theta \in R^{n} I(θ)i,j=−E[∂2log(f(X|θ))∂θi∂θj∣∣∣θ]I(θ)i,j=−E[∂2log⁡(f(X|θ))∂θi∂θj|θ]I(\theta)_{i,j} = -E\left[\frac{\partial^{2} \log(f(X|\theta))}{\partial \theta_{i} \partial \theta_{j}}\bigg|\theta\right] Как я могу доказать, что информационная матрица Фишера является положительной полуопределенной?

18 inference  linear-algebra  fisher-information 

Я публикую «ответ» на вопрос, который я задал здесь две недели назад: почему полезен Джефрис? Это действительно был вопрос (и я тоже не имел права публиковать комментарии в то время), поэтому я надеюсь, что это нормально: В приведенной выше ссылке обсуждается, что интересная особенность априорной теории Джеффриса состоит в том, …

17 bayesian  mathematical-statistics  fisher-information  jeffreys-prior  invariance 

В стандартной настройке максимального правдоподобия (iid sample из некоторого распределения с плотностью f y ( y | θ 0 )) и в случае правильно заданной модели информация Фишера задается какY1,…,YnY1,…,YnY_{1}, \ldots, Y_{n}fy(y|θ0fy(y|θ0f_{y}(y|\theta_{0} I(θ)=−Eθ0[∂2θ2lnfy(θ)]I(θ)=−Eθ0[∂2θ2ln⁡fy(θ)]I(\theta) = -\mathbb{E}_{\theta_{0}}\left[\frac{\partial^{2}}{\theta^{2}}\ln f_{y}(\theta) \right] где ожидание берется относительно истинной плотности, которая генерировала данные. Я прочитал, что наблюдаемая …

17 maximum-likelihood  fisher-information 

Я пытаюсь доказать, что наблюдаемая информационная матрица, оцененная по слабо непротиворечивой оценке максимального правдоподобия (MLE), является слабо непротиворечивой оценкой ожидаемой информационной матрицы. Это широко цитируемый результат, но никто не дает ссылку или доказательство (я исчерпал, я думаю, первые 20 страниц результатов Google и мои учебники статистики)! Используя слабо согласованную последовательность …

16 maximum-likelihood  expected-value  asymptotics  information  fisher-information 

Тесты перестановки (также называемые тестом рандомизации, тестом повторной рандомизации или точным тестом) очень полезны и оказываются полезными, когда предположение о нормальном распределении, требуемое, например, t-testне выполняется, и когда преобразование значений путем ранжирования непараметрическое тестирование, как, Mann-Whitney-U-testможет привести к потере большего количества информации. Тем не менее, одно и только одно предположение …

15 hypothesis-testing  permutation-test  exchangeability  r  statistical-significance  loess  data-visualization  normal-distribution  pdf  ggplot2  kernel-smoothing  probability  self-study  expected-value  normal-distribution  prior  correlation  time-series  regression  heteroscedasticity  estimation  estimators  fisher-information  data-visualization  repeated-measures  binary-data  panel-data  mathematical-statistics  coefficient-of-variation  normal-distribution  order-statistics  regression  machine-learning  one-class  probability  estimators  forecasting  prediction  validation  finance  measurement-error  variance  mean  spatial  monte-carlo  data-visualization  boxplot  sampling  uniform  chi-squared  goodness-of-fit  probability  mixture  theory  gaussian-mixture  regression  statistical-significance  p-value  bootstrap  regression  multicollinearity  correlation  r  poisson-distribution  survival  regression  categorical-data  ordinal-data  ordered-logit  regression  interaction  time-series  machine-learning  forecasting  cross-validation  binomial  multiple-comparisons  simulation  false-discovery-rate  r  clustering  frequency  wilcoxon-mann-whitney  wilcoxon-signed-rank  r  svm  t-test  missing-data  excel  r  numerical-integration  r  random-variable  lme4-nlme  mixed-model  weighted-regression  power-law  errors-in-variables  machine-learning  classification  entropy  information-theory  mutual-information 

В разных учебниках приводятся разные условия существования информационной матрицы Фишера. Ниже перечислены несколько таких условий, каждое из которых встречается в некоторых, но не во всех определениях «информационной матрицы Фишера». Есть ли стандартный, минимальный набор условий? Из 5 приведенных ниже условий, с которыми можно покончить? Если с одним из условий можно …

13 fisher-information 

(Я разместил аналогичный вопрос на math.se. ) В информационной геометрии детерминант информационной матрицы Фишера представляет собой естественную форму объема на статистическом многообразии, поэтому он имеет хорошую геометрическую интерпретацию. Например, тот факт, что он фигурирует в определении ранее Джеффриса, связан с его инвариантностью при репараметризации, которая является (imho) геометрическим свойством. Но …

12 variance  information-theory  fisher-information  information-geometry 

Рассмотрим случайную переменную Бернулли с параметром (вероятность успеха). Функция правдоподобия и информация Фишера ( матрица ):θ 1 × 1X∈{0,1}X∈{0,1}X\in\{0,1\}θθ\theta1×11×11 \times 1 L1(θ;X)I1(θ)=p(X|θ)=θX(1−θ)1−X=detI1(θ)=1θ(1−θ)L1(θ;X)=p(X|θ)=θX(1−θ)1−XI1(θ)=detI1(θ)=1θ(1−θ) \begin{align} \mathcal{L}_1(\theta;X) &= p(\left.X\right|\theta) = \theta^{X}(1-\theta)^{1-X} \\ \mathcal{I}_1(\theta) &= \det \mathcal{I}_1(\theta) = \frac{1}{\theta(1-\theta)} \end{align} Теперь рассмотрим «слишком параметризованную» версию с двумя параметрами: вероятность успеха θ1θ1\theta_1 и вероятность отказа …

10 bernoulli-distribution  parameterization  fisher-information  determinant 

Примеры: у меня есть предложение в должностной инструкции: «Старший инженер Java в Великобритании». Я хочу использовать модель глубокого обучения, чтобы предсказать ее как 2 категории: English и IT jobs. Если я использую традиционную классификационную модель, она может предсказать только 1 метку с softmaxфункцией на последнем слое. Таким образом, я могу …

9 machine-learning  deep-learning  natural-language  tensorflow  sampling  distance  non-independent  application  regression  machine-learning  logistic  mixed-model  control-group  crossover  r  multivariate-analysis  ecology  procrustes-analysis  vegan  regression  hypothesis-testing  interpretation  chi-squared  bootstrap  r  bioinformatics  bayesian  exponential  beta-distribution  bernoulli-distribution  conjugate-prior  distributions  bayesian  prior  beta-distribution  covariance  naive-bayes  smoothing  laplace-smoothing  distributions  data-visualization  regression  probit  penalized  estimation  unbiased-estimator  fisher-information  unbalanced-classes  bayesian  model-selection  aic  multiple-regression  cross-validation  regression-coefficients  nonlinear-regression  standardization  naive-bayes  trend  machine-learning  clustering  unsupervised-learning  wilcoxon-mann-whitney  z-score  econometrics  generalized-moments  method-of-moments  machine-learning  conv-neural-network  image-processing  ocr  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow  r  logistic  scoring-rules  probability  self-study  pdf  cdf  classification  svm  resampling  forecasting  rms  volatility-forecasting  diebold-mariano  neural-networks  prediction-interval  uncertainty 

θ↦g(θ)=ψθ↦g(θ)=ψ\theta\mapsto g(\theta)=\psiг L * ( ψ ) = L ( г - 1 ( ψ ) ) θ г Я * ( г ( θ ) ) = Я ( θ ) | ∂ г ( θ )L∗(ψ)=max{θ:g(θ)=ψ}L(θ)L∗(ψ)=max{θ:g(θ)=ψ}L(θ) L^*(\psi)=\max_{\{\theta:g(\theta)=\psi\}} L(\theta) gggL∗(ψ)=L(g−1(ψ))L∗(ψ)=L(g−1(ψ))L^*(\psi)=L(g^{-1}(\psi))θθ\thetagggI∗(g(θ^))=I(θ^)∣∣∣∣∂g(θ^)∂θ^∣∣∣∣−2,I∗(g(θ^))=I(θ^)|∂g(θ^)∂θ^|−2, I^*(g(\hat{\theta}))=I(\hat{\theta})\left|\frac{\partial g(\hat{\theta})}{\partial \hat{\theta}}\right|^{-2}, где - наблюдаемая информация Фишера, а …

9 mathematical-statistics  inference  likelihood  fisher-information