21. 定理の前に記号の準備
H0:θ=θ0の検定を考える
,where N is # of samples and I is Fisher Information
を検出力関数
を における最強力検定の検出力関数
検出力損出:
最強力検定に対して、同じ検出力を得るにはどれだけ余分に標
本を取らないといけないかを表す。
u(α)を標準正規分布の両側α%点
20
54. 参考文献
S-I.Amari and H.Nagaoka. Methods of information geometry, Translations of
mathematical monographs; v. 191, American Mathematical Society, 2000
S-I.Amari. Information geometry of the EM and em algorithms for neural
networks. Neural Networks. 8(9) 1379-1408, 1995
P.Gibilisco, et al. Algebraic and Geometric Methods in Statistics, Cambridge
University Press, 2009
53