<rss xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" version="2.0"><channel><title>Information-Geometry - Nhãn - NZQIRC</title><link>https://nzqirc.xyz/tags/information-geometry/</link><description>Information-Geometry - Nhãn - NZQIRC</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>vi</language><copyright>This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.</copyright><lastBuildDate>Fri, 18 Sep 2026 17:50:00 +0700</lastBuildDate><atom:link href="https://nzqirc.xyz/tags/information-geometry/" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Thông Tin Fisher (Fisher Information): Dữ Liệu Tiết Lộ Bao Nhiêu Về Tham Số Ẩn?</title><link>https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/fisher-information/</link><pubDate>Fri, 18 Sep 2026 17:50:00 +0700</pubDate><author>Du Mã</author><guid>https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/fisher-information/</guid><description><![CDATA[<p>Khi quan sát một tập dữ liệu ngẫu nhiên, câu hỏi trung tâm của thống kê suy diễn (<em>inferential statistics</em>) là: <strong>Dữ liệu này tiết lộ cho chúng ta bao nhiêu thông tin về tham số ẩn của mô hình?</strong></p>
<p>Năm 1925, nhà thống kê và di truyền học Ronald A. Fisher giới thiệu một khái niệm nền tảng nhằm định lượng câu hỏi trên: <strong>Thông tin Fisher (<em>Fisher Information</em>)</strong>. Khác với <a href="https://nzqirc.xyz/posts/math/stats/entropy/" rel="">Entropy của Shannon</a> vốn đo lường độ bất định trung bình của bản thân biến cố ngẫu nhiên, Thông tin Fisher đo lường <em>độ nhạy</em> của dữ liệu quan sát đối với một tham số mô hình $\theta$.</p>]]></description></item></channel></rss>