Cumulative past Fisher information measure and its extensions

费希尔信息 数学 累积分布函数 统计 贝叶斯定理 费希尔核 度量(数据仓库) 计量经济学 贝叶斯概率 概率密度函数 计算机科学 数据挖掘 几何学 核Fisher判别分析 欧几里德距离 面部识别系统
作者
N. Balakrishnan,Omid Kharazmi
出处
期刊:Brazilian Journal of Probability and Statistics [Institute of Mathematical Statistics]
卷期号:36 (3) 被引量:1
标识
DOI:10.1214/22-bjps539
摘要

In this work, we define the cumulative past Fisher (CPF) information and the relative cumulative past Fisher (RCRF) information measures for parameter as well as for the distribution function of the underlying random variables. We show that these cumulative past Fisher information measures can be expressed in terms of the reversed hazard rate function. We also define three extensions of the CPF information measure. Further, we study these cumulative information measures and their Bayes versions for some well-known models used in reliability, economics and survival analysis. The associated results reveal some interesting connections between the proposed Fisher type information measures with some well-known information divergences and reliability measures.
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