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得分函数


得分函数 u(theta)偏导数,它是 对数似然函数 F(theta)=lnL(theta) 的偏导数,其中 L(theta) 是标准的 似然函数

定义似然函数

 L(theta)=product_(i=1)^nf_i(y_i|theta)
(1)

显示

 F(theta)=sum_(i=1)^nlnf_i(y_i|theta)
(2)

因此

u(theta)=partial/(partialtheta)F(theta)
(3)
=sum_(i=1)^(n)(partiallnf_i(y_i|theta))/(partialtheta)
(4)
=sum_(i=1)^(n)1/(f_i(y_i|theta))(partialf_i(y_i|theta))/(partialtheta).
(5)

使用上述 u 的公式,可以轻松计算与 u 相关的各种统计量。例如,均值 E(u(theta)) 可以证明等于零,而方差恰好是 Fisher 信息矩阵。得分函数在纯粹数学和应用数学的许多领域都有广泛的应用,并且是似然理论领域的关键组成部分。


另请参阅

导数, 期望值, Fisher 信息矩阵, 似然, 似然函数, 对数, 对数似然函数, 偏导数, 概率, 方差

此条目由 Christopher Stover 贡献

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参考文献

Rodriguez, G. "广义线性模型讲义." 2007. http://data.princeton.edu/wws509/notes/.Sun, D. and Xiao, F. "基于得分函数的似然理论." 2013. http://www.stats.uwo.ca/faculty/bellhouse/Likelihood_Theory_with_Score_Function.pdf

请引用为

Stover, Christopher. "Score Function." 来自 MathWorld-- Wolfram Web 资源,由 Eric W. Weisstein 创建. https://mathworld.net.cn/ScoreFunction.html

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