Refining Cramér-Rao Bound With Multivariate Parameters: An Extrinsic Geometry Perspective

Dit artikel leidt een vectoriële generalisatie van de Cramér-Rao-ondergrens af in het niet-asymptotische regime door extrinsieke geometrie te combineren met een Hilbertruimte-embeddingsmethode, waarbij richtingsafhankelijke krommingscorrecties en semidefiniete programmering worden gebruikt om de beperkingen van klassieke schattingen in gekromde statistische modellen aan te tonen.

Sunder Ram KrishnanWed, 11 Ma📊 stat