Concept

Information de Fisher

Résumé
En statistique, l'information de Fisher quantifie l'information relative à un paramètre contenue dans une distribution. Elle est définie comme l'espérance de l'information observée, ou encore comme la variance de la fonction de score. Dans le cas multi-paramétrique, on parle de matrice d'information de Fisher. Elle a été introduite par R.A. Fisher. Définition Soit f(x ; θ) la distribution de vraisemblance d'une variable aléatoire X (qui peut être multidimensionnelle), paramétrée par θ. Le score est défini comme la dérivée partielle de la log-vraisemblance par rapport au paramètre θ : \frac{\partial}{\partial \theta} \log f(X;\theta)=\frac{1}{f(X;\theta)}\frac{\partial f(X;\theta)}{\partial \theta}. L'information de Fisher est alors définie comme le moment d'ordre deux de la fonction de score : I(\theta)=E\left[ \left. \left(\frac{\partial}{\partial \theta} \log f(X;\theta) \right)^2 \right| \theta \right]
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