機械学習ともろもろ

不偏推定量の推定量の良し悪しは、分散の大小によって評価します。 推定量として分散が小さければ小さいほど、よい推定量になりますが、実際に分散には下限が存在します。 クラメール・ラオの不等式は、分散の下限をフィッシャー情報に基いて数式化したものです。 この記事では、クラメール・ラオの不等式について解説して…