Fisher信息量及简单应用
毕业论文关键词：单个元素的Fisher信息量，C-R不等式，多维元素的Fisher信息矩阵及其推广的C-R不等式，实例分析。AbstractMathematical statistics is an important branch of statistics, mathematicsand statistics is a very important professional courses in the school ofmathematics. Three parameter Weibull family type restrictions, it illustratesthe shape attribute risk function in graphics mode. And it also presents asimple algorithm for computing the maximum likelihood estimation andderives the information matrix. The latter is the difficulty to solve the problemof maximum likelihood estimation in the computation problem by using thesingle element hazard function. Real data analysis provides a great help toestimate the impact of maximum likelihood estimation. And this breaksthrough the information matrix of the credit. Fisher information quantity andinformation matrix are two important results in statistics, they mainly studythe data of some random with the effective arrangement and analysis, so as tomake the corresponding judgment and forecast. In this paper, we introduce theFisher information and Fisher information inequalities, making mathematicalstatistics research by inpidual elements of the Fisher information extends tomultidimensional elements of the Fisher information matrix, and applied tothe mathematical statistics and economic life, by sorting out, analyzing andcalculating the actual references to the Fisher information, to provide feasiblescheme and prediction to the practical problems. At the same time, it alsoshows the importance and practicability of Fisher information.
Keywords: Fisher information of a single element, Fisher informationmatrix, C-R inequality, empirical analysis.
目 录
第一章 绪论..1
1.1 背景介绍.1
1.2 研究内容及意义1
第二章 有关 Fisher 信息量的预备知识. 2
2.1 信息不等式的定义2
2.2 信息矩阵的含义..3
第三章 Fisher 信息量的简单应用.. 5
3.1 背景分析.5
3.2 基本原理..5
3.3 基本方法.5
第四章 有关 Fisher 信息量及 C-R 不等式的相关应用的探究 8
4.1 Fisher 信息量的简单应用..8
4.1.1 关于 Fisher 判别法的研究的国内外现状. 8
4.1.2Fisher 判别法的评价.9
4.2 基于 Fisher 信息量的弱信号处理增益问题的研究.11
结束语.. 17
致谢...17
参考文献.18
第一章 绪论1.1 背景介绍Fisher信息量和Fisher信息矩阵无论是在科学研究中还是在社会经济生活中都有着举足轻重的作用，Fisher 极小准则的等价性主要可以用于研究以 Fisher 极小准则为根本的改进的不相关空间算法里，从而给出正确的决策和预测。如果想要提取出统计的不相关特征就需要将 Fisher 极小准则和不相关空间算法加倍有效而又巧妙的结合起来，如果想要更进一步的提升极小Fisher 准则的鉴别能力，则还需要将统计不相关约束加入进来，从而可以应用在鉴定人脸的人脸数据库上给经济生活提供方便。判别分析自古以来都是统计学的研究中一个十分重要的研究课题，在生物工程、教育、金融和社会等方面的应用也十分普遍。 可以用判别函数法确定其判别函数从而来确定判别函数查验确定问题是不是有效。
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