• 한국수자원학회논문집
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• 제42권4호
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• pp.331-341
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• 2009

본 연구에서는 generalized logistic(GL) 분포의 최우도 추정량(maximum likelihood estimate)에 대한 불확실성 추정을 위하여 사용되는 관측정보행렬(observed information matrix)과 Fisher 정보행렬(Fisher information matrix)의 정확도를 비교해 보고자 하였다. 타 분포형에 대한 기존의 연구결과에서 표본의 크기가 클 경우 매개변수 추정시 관측정보행렬이 동시에 추정되어 계산시간도 단축되고 Fisher 정보행렬의 정확도와도 차이도 거의 없어 관측정보행렬의 사용이 추천된 바 있으나, 최근 사용이 증가되고 있는 GL 분포에 대한 연구결과는 아직 전무한 실정이며 기존 연구문헌의 결과를 토대로 구체적인 연구 없이 관측정보행렬을 사용하고 있는 상황이다. 따라서 본 연구에서는 이를 위해 모의실험을 수행하였으며, 모의 결과 최우도법에 의한 매개변수의 분산 및 공분산은 기존의 연구 결과와 비슷한 결과를 보이나, quantile에 대한 불확실성 추정에는 관측정보행렬보다 Fisher 정보행렬의 사용이 더 적절할 것으로 판단되었다.

• 통합자연과학논문집
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• 제7권2호
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• pp.138-144
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• 2014

Fisher information matrix plays an important role in statistical inference of unknown parameters. Especially, it is used in objective Bayesian inference where we calculate the posterior distribution using a noninformative prior distribution, and also in an example of metric functions in geometry. To estimate parameters in a distribution, we can use the Fisher information matrix. The more the number of parameters increases, the more its matrix form gets complicated. In this paper, by using Mathematica programs we derive the Fisher information matrix for 4-parameter generalized gamma distribution which is used in reliability theory.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권3호
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• pp.575-580
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• 2010

The Fisher information matrix plays a significant role in statistical inference in connection with estimation and properties of variance of estimators. In this paper, the parameter space of the t-distribution using its Fisher's matrix is de ned. The ${\alpha}$-scalar curvatures to parameter space are calculated.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권1호
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• pp.39-48
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• 2009

피셔 정보행렬은 모수 추론에서 중요한 역할을 한다. 특히 비정보 사전분포를 이용한 사후분포로 유도하는 객관적 베이지안 추론에서 사용된다. 또한 기하학에서는 거리함수의 한 예로서 이용된다. 모수가 많아질수록 피셔 정보행렬의 계산이 복잡하여진다. 따라서 본 논문에서는 매스매티카를 이용하여 계산상 필요한 프로그램을 적용시켜 신뢰성 이론에서 사용되는 3-모수 와이블분포에 대한 피셔 정보행렬을 유도하였다.

• 호남수학학술지
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• 제35권1호
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• pp.29-35
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• 2013

The Fisher information matrix plays a significant role i statistical inference in connection with estimation and properties of variance of estimators. Using Bivariate Lomax distribution, we can define "statistical model" and drive the Fisher information matrix of Bivariate Lomax distribution. In this paper, we correct the wrong of the paper [7].

• 호남수학학술지
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• 제28권3호
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• pp.433-438
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• 2006

The Fisher information matrix plays a significant role in statistical inference in connection with estimation and properties of variance of estimators. In this paper, the parameter space of the t-distribution using its Fisher's matrix is defined. The Riemannian and scalar curvatures to parameter space are calculated.

• 호남수학학술지
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• 제29권1호
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• pp.75-81
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• 2007

The Fisher information matrix plays a significant role in statistical inference in connection with estimation and properties of variance of estimators. In this paper, the parameter space of the normal distribution using its Fisher's matrix is defined. The Riemannian curvature and J-divergence to parameter space are calculated.

• 호남수학학술지
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• 제33권4호
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• pp.487-493
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• 2011

The Fisher information matrix plays a significant role in statistical inference in connection with estimation and properties of variance of estimators. In this paper, we define the parameter space of the t-manifold using its Fisher's matrix and characterize the t-manifold from the viewpoint of information geometry. The ${\alpha}$-scalar curvatures to the t-manifold are calculated.

• Kyungpook Mathematical Journal
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• 제62권2호
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• pp.389-405
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• 2022

We study the Fisher Information (FI) of m-generalized order statistics (m-GOSs) and their concomitants about the shape-parameter vector of the Iterated Farlie-Gumbel-Morgenstern (IFGM) bivariate distribution. We carry out a computational study and show how the FI matrix (FIM) helps in finding information contained in singly or multiply censored bivariate samples from the IFGM. We also run numerical computations about the FIM for the sub-models of order statistics (OSs) and sequential order statistics (SOSs). We evaluate FI about the mean and the shape-parameter of exponential and power distributions, respectively. Finally, we investigate the Kullback-Leibler distance in concomitants of m-GOSs.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제9권1호
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• pp.13-28
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• 2009

In this paper we propose a method for designing optimum degradation test based on nonlinear random-coefficients models. We use the approximated expression of the Fisher information matrix for nonlinear random-coefficients models. We apply the simplex algorithm to the inverse of the determinant of Fisher information matrix to satisfy the D-optimal criterion. By comparison of the results from PDP degradation data, we suggest a general guideline to obtain optimum experimental design for determining inspection intervals and number of samples in degradation testing.