Fisher information determinant and stochastic complexity for Markov models

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抄録

We study Fisher information of stationary Markov models with a finite alphabet. In particular, we derive the Fisher information determinant of expectation parameter η, which is defined as expectation of Markov type. The Fisher information determinant with respect to Markov kernel parameter (conditional probabilities) is easy to find, while it is not so with respect to the expectation parameter η nor the natural parameter θ. Note that θ and η are of special importance for exponential families including Markov models.

本文言語英語
ホスト出版物のタイトル2009 IEEE International Symposium on Information Theory, ISIT 2009
ページ1894-1898
ページ数5
DOI
出版ステータス出版済み - 11 19 2009
イベント2009 IEEE International Symposium on Information Theory, ISIT 2009 - Seoul, 大韓民国
継続期間: 6 28 20097 3 2009

出版物シリーズ

名前IEEE International Symposium on Information Theory - Proceedings
ISSN(印刷版)2157-8102

その他

その他2009 IEEE International Symposium on Information Theory, ISIT 2009
国/地域大韓民国
CitySeoul
Period6/28/097/3/09

All Science Journal Classification (ASJC) codes

  • 理論的コンピュータサイエンス
  • 情報システム
  • モデリングとシミュレーション
  • 応用数学

フィンガープリント

「Fisher information determinant and stochastic complexity for Markov models」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。

引用スタイル