Cтраница 1
Обобщенная информационная матрица Фишера MQ суммирует информацию об искомом векторе ит, заложенную в исходной регрессионной модели (7.2), и априорную информацию. [1]
Если информационная матрица Фишера положительно определена, то ММП-оценка существует. [2]
Определим элементы информационной матрицы Фишера. [3]
Найдем выражение для информационной матрицы Фишера повторной выборки из семейства сдвига-масштаба с плотностью crlf ( ( x - ц) / о), где f ( x) известна. [4]
Матрицу Ф называют информационной матрицей Фишера. [5]
Матрица Т называется информационной матрицей Фишера. [6]
Матрица М называется информационной матрицей Фишера. [7]
Матрица I носит название информационной матрицы Фишера. [8]
Таким образом, элементы информационной матрицы Фишера в задачах со стационарными ФН вычисляются согласно формулам (4.53), (4.52), когда оцениваются все неизвестные параметры, и формулам (4.59), (4.58) либо (4.55), когда наблюдатель предпочитает предварительное усреднение ФН по равновероятной начальной фазе. [9]
Матрица Сйй - называется информационной матрицей Фишера. [10]
Прямая матрица М называется информационной матрицей Фишера. [11]
Матрица I ( w) называется информационной матрицей Фишера. [12]
Матрицу / ( б) называют информационной матрицей Фишера. [13]
Если задача восстановления (7.2) некорректна, то информационная матрица Фишера плохо обусловлена или вырождена. Последнее означает, что в регрессионной модели (7.2) заложено недостаточно информации об искомом векторе ит. [14]
Отмечается, что в условиях, когда информационная матрица Фишера исходной линейной модели вырождена или близка к вырожденной, задача оценивания параметров линейной модели принадлежит к классу некорректно поставленных задач и без учета дополнительной априорной информации невозможно получить приемлемые по точности оценки искомых параметров. В главе представлены различные схемы учета априорной информации, основанные на методах Байеса, минимаксном и ОММП. Для ОММП даны две схемы оценивания в зависимости от вида априорной информации. [15]