Ich stieß auf eine große Menge an Literatur, die sich dafür einsetzte, die Fisher-Informationsmetrik als natürliche lokale Metrik im Raum der Wahrscheinlichkeitsverteilungen zu verwenden und dann darüber zu integrieren, um Entfernungen und Volumina zu definieren.
Aber sind diese "integrierten" Größen tatsächlich für irgendetwas nützlich? Ich fand keine theoretischen Gründe und nur sehr wenige praktische Anwendungen. Eines ist Guy Lebanons Werk, bei dem er Dokumente anhand von "Fischers Entfernung" klassifiziert, und eines ist Rodriguez ' ABC der Modellauswahl ... wobei "Fischers Volumen" für die Modellauswahl verwendet wird. Anscheinend führt die Verwendung von "Informationsvolumen" zu einer Verbesserung von "Größenordnungen" gegenüber AIC und BIC bei der Modellauswahl, aber ich habe keine Folgemaßnahmen zu dieser Arbeit gesehen.
Eine theoretische Rechtfertigung könnte darin bestehen, eine Verallgemeinerungsgrenze zu haben, die dieses Maß für Abstand oder Volumen verwendet und besser ist als die aus MDL oder asymptotischen Argumenten abgeleiteten Grenzen, oder eine Methode, die sich auf eine dieser Größen stützt, die in einer vernünftigerweise praktischen Situation nachweislich besser ist irgendwelche Ergebnisse dieser Art?
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Antworten:
Vergangene Woche gab es in der Royal Statistical Society eine Lesung über MCMC-Techniken über Riemann-Mannigfaltigkeiten, in erster Linie unter Verwendung der Fisher-Informationsmetrik: http://www.rss.org.uk/main.asp?page=1836#Oct_13_2010_Meeting
Die Ergebnisse scheinen vielversprechend zu sein, obwohl die Fisher-Informationen, wie die Autoren betonen, in vielen interessanten Modellen (z. B. Mischungsmodellen) keine analytische Form haben.
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Das bekannteste Argument ist, dass die Fisher-Metrik, die für Koordinatentransformationen unveränderlich ist, verwendet werden kann, um einen nicht informierten Prior (Jeffreys Prior) zu formulieren. Ich bin mir nicht sicher, ob ich es kaufe!
Weniger bekannt ist, dass sich diese "integrierten Größen" manchmal als Divergenzen herausstellen, und man kann argumentieren, dass die Fischerentfernungen eine verallgemeinerte Menge von Divergenzen (und deren Eigenschaften) erzeugen.
Trotzdem muss ich noch eine gute intuitive Beschreibung der Fischerinformationen und der von ihnen erzeugten Mengen finden. Bitte sag mir, ob du einen findest.
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Der Grund, warum es "kein Follow-up" gibt, ist, dass nur sehr wenige Menschen die Arbeit von Rodriguez verstehen, die viele Jahre zurückliegt. Es ist wichtig und wir werden in Zukunft mehr davon sehen, da bin ich mir sicher.
Einige argumentieren jedoch, dass die Fisher-Metrik nur eine Annäherung 2. Ordnung an die wahre Metrik ist (z. B. Neumanns Aufsatz über die Etablierung entropischer Priors ), die tatsächlich durch die Kullback-Liebler-Distanz (oder deren Verallgemeinerungen) definiert wird und zur Formulierung von führt MDI-Vorgänger.
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