[PDF] Comment comprendre l 'information de Fisher ?

En statistique, l'information de Fisher quantifie l'information relative à un paramètre contenue dans une distribution. Elle est définie comme l'espérance de l'information observée, ou encore comme la variance de la fonction de score. Dans le cas multi-paramétrique, on parle de matrice d'information de Fisher.
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  • Comment interpréter le test de Fisher ?

    On obtient une p-value que l'on compare avec 0,05 (ou tout autre seuil).
    Si elle est supérieure, on ne rejette pas H0. En cas de variances parfaitement égales, TEST. F donne 1 ; en revanche, plus les variances sont dissemblables, plus la p-value tend vers zéro.

  • Quand on utilise la loi de Fisher ?

    La loi de Fisher survient très fréquemment en tant que loi de la statistique de test lorsque l'hypothèse nulle est vraie, dans des tests statistiques, comme les tests du ratio de vraisemblance, dans les tests de Chow utilisés en économétrie, ou encore dans l'analyse de la variance (ANOVA) via le test de Fisher.

  • Comment calculer la quantité d'information de Fisher ?

    I X ( ? ) = ? E [ ? 2 ln ? Dans le cas multivarié nous avons : I X ( ? ) = ? ( E [ ? 2 ln ? C'est cette expression qui est le plus souvent utilisée, lorsque cela est possible, dans le calcul pratique d'une quantité d'information de Fisher.

  • Comment calculer la quantité d'information de Fisher ?

    La première étape consiste à formuler l'hypothèse nulle d'indépendance entre ces deux variables qualitatives.
    Si ces deux variables sont indépendantes, on peut alors calculer la probabilité de chaque modalité A1, A2 La probabilité de présenter A1 et B1 est alors égale à P(A1) × P(B1).

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