Jelasin soal Informasi Fisher  dalam bahasa sunda dong

Dina statistik, informasi Fisher I(θ), nyaéta informasi variabel acak nu bisa diobservasi mawa kanyaho ngeunaan paraméter nu teu ka observasi θ nu gumantung kana probability distribution X, mangrupa score varian.  Sabab skor expectation nyaéta nol, bisa dituliskeun salaku

nu mana f mangrupa probability density function variabel random X.

Informasi Fisher saterusna mangrupa ekspektasi kuadrat tina skor.  Variabel random mawa informasi Fisher nu luhur nu ngakibatkeun nilai mutlak skor ogé jadi luhur (inget yén skor ekspektasi nyaéta nol).

Konsép ieu dipaké keur ngahargaan ka ahli genetis jeung statistikawan Ronald Fisher.

Catetan yén informasi nu dihartikeun di luhur lain fungsi tina observasi sabagéan, salaku variabel X geus mibanda average.  Konsép informasi gampang dipaké keur ngabandingkeun dua métodeu  observasi dina prosés random nu sarua.

Informasi saperti nu geus dihartikeun di luhur bisa ditulis dina bentuk

sarta saterusna log ekspektasi mangrupa turunan kadua ti X nu pakait jeung θ.    Informasi saterusna geus katempo mangrupa ukuran "kaseukeutan" nu ngadukung kurva deukeut kana maximum likelihood estimate θ.   Kurva dukungan nu "Kodol" (nu mibanda nilai minimum deet) bakal mibanda turunan ekspektasi kadua nu lemah, sarta saterusna informasi nu lemah; sabalikna bentuk nu seukeut bakal mibanda nilai turunan kadua nu luhur sarta saterusna nilai informasi nu luhur.

Informasi mangrupa tambahan, dina hal ieu informasi dicokot tina dua eksperimen independent, mangrupa jumlah tina éta informasi:

Hal ieu ku sabab jumlah varian dua variabel random bébas mangrupa jumlah éta varian.  Hal ieu nuturkeun yén informasi dina ukuran sampel random n nyaéta n kali dina ukuran hiji sampel(lamun éta observasi bébas).

Informasi ieu disaratkeun ku sufficient statistic nyaéta sarua jeung sampel X.  Ieu geus katempo ku maké kritéria faktorisasi Fisher keur kacukupan statistis.  Lamun T(X) cukup keur θ, mangka

keur sababaraha fungsi g jeung h (tempo sufficient statistic keur katerangan leuwih lengkep).  Dina kanyataanna persamaan informasi nuturkeun bentuk

(nu mana ieu kasus sabab h(X) mangrupa θ) bébas sarta harti keur informasi information dibérékeun di luhur.  Leuwih umum, lamun T=t(X) mangrupa statistic, mangka

nu sarua lamun jeung lamun T mangrupa kacukupan statistik.

Cramér-Rao inequality netepkeun yén informasi Fisher bolak balik mangrupa water handap dina varian keur unggal unbiased estimator θ.