• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.175-182
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• 2020

연속형 분포로부터 얻은 독립적인 p값들을 통합하는 Fisher의 고전적인 방법은 널리 사용되고 있지만 이산형 확률분포로부터 얻은 p값들을 통합하기에는 적절하지 않다. 대신에 유사 Fisher의 통합방법이 이산형 확률분포의 p값들을 통합하는 대안으로 사용된다. 본 논문에서는 첫째, 여러 표본들의 위치검정(Fisher-Pitman 검정과 Kruskal-Wallis 검정) 데이터와 관련된 이산형 확률분포로 부터 퍼뮤테이션 방법에 의해 p값들을 구하고, 둘째로 이 p값들을 유사 Fisher의 통합방법을 이용하여 통합한다. 그리고 Fisher의 고전적인 방법과 유사 Fisher의 통합방법의 결과를 비교한다.

• 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.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제6권2호
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• pp.397-402
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• 1999

We first derive the Fisher information identity in order statistics in terms of the hazard rate by considering the Fisher information identity in terms of the hazard rate (Efron and Johnstone, 1990). Then we use the identity and show an interesting and useful result that some identities and recurrence relations for the Fisher information in order statistics can be directly obtained from those between the c.d.f.s of order statistics.

• 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.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.89-97
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• 2004

빛을 반사하거나 방출하는 물체의 형상은 여러 원인에 의해 왜곡된 영상으로 센서에 포착된다. 이러한 왜곡을 제거해 원래 물체의 형상을 추정하는 것을 영상 복원이라고 한다. 영상 복원은 결정론적 방법과 확률론적 방법이 있다. 본 논문에서는 확률론적 방법의 한 종류로서 피셔 인포메이션(Fisher Information)으로부터 유도된 MFI(Minimum Fisher Information)을 이용한 영상 복원을 제안한다. 이는 B. Roy Frieden에 의해 최근에 제안된 신호 추정 방법의 하나이다. MFI을 이용한 복원에서 노이즈 제어 파라미터에 따라 영상 복원의 결과가 어떻게 변화하는지를 조사하였으며, 복원의 정확도에 대한 기준으로 크로스 엔트로피(Kullback-Leibler entropy)를 사용하였다.

• 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.