論文の概要: Hybrid and Generalized Bayesian Cram\'{e}r-Rao Inequalities via Information Geometry

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01061v1
• Date: Fri, 2 Apr 2021 14:21:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-05 13:56:35.770269
• Title: Hybrid and Generalized Bayesian Cram\'{e}r-Rao Inequalities via Information Geometry
• Title（参考訳）: 情報幾何学によるハイブリッドおよび一般化ベイズクラム{e}r-ラオ不等式
• Authors: Kumar Vijay Mishra and M. Ashok Kumar
• Abstract要約: この章では、このフレームワークをより一般的なCram'er-Rao不等式にまで拡張する最近の結果を要約する。 eguchi の理論を czsisz'ar $f$-divergence の一般化形式に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.33401602207049
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Information geometry is the study of statistical models from a Riemannian geometric point of view. The Fisher information matrix plays the role of a Riemannian metric in this framework. This tool helps us obtain Cram\'{e}r-Rao lower bound (CRLB). This chapter summarizes the recent results which extend this framework to more general Cram\'{e}r-Rao inequalities. We apply Eguchi's theory to a generalized form of Czsisz\'ar $f$-divergence to obtain a Riemannian metric that, at once, is used to obtain deterministic CRLB, Bayesian CRLB, and their generalizations.
• Abstract（参考訳）: 情報幾何学はリーマン幾何学の観点から統計モデルの研究である。 フィッシャー情報行列はこの枠組みにおいてリーマン計量の役割を担っている。 このツールは、Cram\'{e}r-Rao lower bound (CRLB) を得るのに役立つ。 この章では、このフレームワークをより一般的なCram\'{e}r-Rao不等式に拡張する最近の結果を要約する。 我々は eguchi の理論を czsisz\'ar $f$-divergence の一般化形式に適用してリーマン計量を得る。

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