Fisher-informationsmatrisen (FIM) är ett grundläggande begrepp inom statistisk signalbehandling. FIM beror på sannolikhetsfördelningen, som antas tillhöra en jämn parametrisk familj. Traditionella metoder för att uppskatta FIM kräver uppskattning av sannolikhetsfördelningen, eller dess parametrar, tillsammans med dess lutning eller hessian. I många praktiska situationer är dock sannolikhetsfördelningen av uppgifterna inte känd. Här föreslår vi en metod för att uppskatta Fisher-informationen direkt från de uppgifter som inte kräver kunskap om den underliggande sannolikhetsfördelningen. Metoden är baserad på icke-parametrisk uppskattning av en f - divergence över ett lokalt område av parameterutrymmet och ett samband mellan krökning av f - divergence och FIM. Således får vi en empirisk estimator av FIM som inte kräver densitetsuppskattning och är asymptotiskt konsekvent. Vi utvärderar empiriskt giltigheten av vårt tillvägagångssätt med hjälp av två experiment.
De utvidgade detta arbete till att omfatta uppskattning av Fisher-informationen i REF.
Empirical non-parametric estimation of the Fisher Information
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}