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A Tutorial on Fisher information

机译:Fisher信息的教程

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摘要

In many statistical applications that concern mathematical psychologists, the concept of Fisher information plays an important role. In this tutorial we clarify the concept of Fisher information as it manifests itself across three different statistical paradigms. First, in the frequentist paradigm, Fisher information is used to construct hypothesis tests and confidence intervals using maximum likelihood estimators; second, in the Bayesian paradigm, Fisher information is used to define a default prior; finally, in the minimum description length paradigm, Fisher information is used to measure model complexity. (C) 2017 Elsevier Inc. All rights reserved.
机译:在许多关注数学心理学家的统计应用中,Fisher信息的概念起着重要作用。 在本教程中,我们澄清了Fisher信息的概念,因为它在三种不同的统计范式中表现出来。 首先,在频繁的范例中,Fisher信息用于使用最大似然估计构建假设测试和置信区间; 其次,在贝叶斯范式中,Fisher信息用于定义默认的情况; 最后,在最小描述长度范例中,Fisher信息用于测量模型复杂性。 (c)2017年Elsevier Inc.保留所有权利。

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