:Y. Pawitanによって"オール尤度尤度を使用して統計的モデリングと推論"、再パラメータ化の可能性として定義される L *(ψ )= 最大{ θ :G (θ )= ψ } L (θ ) したがって、gが1対1の場合、L ∗(ψ )= L (g − 1(ψ )
(p。45)。私があればと述べたエクササイズ2.20を表示しようとしていますスカラーである(と私は推測gは、同様のスカラ関数であると考えられる)、その後、
私は*(G (θ))= I (θ)| ∂ G (θ)I(θ)=-∂2
観察されたフィッシャー情報であり、L(θ)=ログL(θ)。
が1対1の場合、チェーンルールと不変性の原理を使用すると、これは簡単です。私はいくつかのことについて疑問に思っています:
- なぜ彼は絶対値を書くことを主張するのですか?これは省略できますよね?
- することにより彼は機能を意味∂G(θを)