Information geometry and sufficient statistics

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985840%3A_____%2F15%3A00444389" target="_blank" >RIV/67985840:_____/15:00444389 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/s00440-014-0574-8" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/s00440-014-0574-8</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/s00440-014-0574-8" target="_blank" >10.1007/s00440-014-0574-8</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Information geometry and sufficient statistics

Popis výsledku v původním jazyce

Information geometry provides a geometric approach to families of statistical models. The key geometric structures are the Fisher quadratic form and the Amari?Chentsov tensor. In statistics, the notion of sufficient statistic expresses the criterion forpassing from one model to another without loss of information. This leads to the question how the geometric structures behave under such sufficient statistics. While this is well studied in the finite sample size case, in the infinite case, we encountertechnical problems concerning the appropriate topologies. Here, we introduce notions of parametrized measure models and tensor fields on them that exhibit the right behavior under statistical transformation.

Název v anglickém jazyce

Information geometry and sufficient statistics

Popis výsledku anglicky

Information geometry provides a geometric approach to families of statistical models. The key geometric structures are the Fisher quadratic form and the Amari?Chentsov tensor. In statistics, the notion of sufficient statistic expresses the criterion forpassing from one model to another without loss of information. This leads to the question how the geometric structures behave under such sufficient statistics. While this is well studied in the finite sample size case, in the infinite case, we encountertechnical problems concerning the appropriate topologies. Here, we introduce notions of parametrized measure models and tensor fields on them that exhibit the right behavior under statistical transformation.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

BA - Obecná matematika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Probability Theory and Related Fields

ISSN

0178-8051

e-ISSN

—

Svazek periodika

162

Číslo periodika v rámci svazku

1-2

Stát vydavatele periodika

DE - Spolková republika Německo

Počet stran výsledku

38

Strana od-do

327-364

Kód UT WoS článku

000355182400009

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-84929966449