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最尤推定量とワルド検定・スコア検定・尤度比検定 - 閃き- blog
1. パラメータの尤もらしさに関する統計的仮説検定 1.1 ワルド検定（Wald test） 1.2 スコア検定（Score... 1. パラメータの尤もらしさに関する統計的仮説検定 1.1 ワルド検定（Wald test） 1.2 スコア検定（Score test） 1.3 尤度比検定（Likelihood ratio test） 2. KL-divergenceとFischer情報量の関係 2.1 スコア関数とFischer情報量の定義 2.2 KL-divergence 3. 参考書籍 1. パラメータの尤もらしさに関する統計的仮説検定 何らかのパラメトリックな確率モデル とコのデータサンプル（標本） に対して定義される対数尤度関数 を用いて、「あるパラメータ が最尤推定量 と一致しているかどうか」に真偽を与える統計的仮説検定を考えます。すなわち、仮説： ・帰無仮説 ・対立仮説 を設けて、帰無仮説 を有意水準 で棄却する条件を、データ（標本）に基づく統計量とその分布から求めます。 このポストでは、上記の検定方式と
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