复杂问题的Fisher信息增强蒙特卡洛计算的演示
摘要：费舍尔信息矩阵总结了关于感兴趣的量的数据集合中的信息量。信息矩阵在统计建模、系统辨识和参数估计等多个领域有许多应用。本文简要回顾了一种基于反馈的方法和一种独立扰动方法，用于计算复杂问题的信息矩阵，其中无法得到信息矩阵的闭合形式。我们通过数值示例展示了这些方法如何相比基本的重采样方法提高了信息矩阵估计的准确性。摘要总结了一些相关的理论。
作者：Xumeng Cao
论文ID：1405.1491
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2014-05-08