Score (statistica)

Sotto alcune condizioni di regolarità, il valore atteso di ${\displaystyle V}$  rispetto all'osservazione x condizionato a ${\displaystyle \theta }$ , ovvero ${\displaystyle \mathbb {E} (V|\theta )}$ , è nullo.

Riscrivendo la funzione di veromiglianza come funzione di densità (${\displaystyle L(\theta ;x)=f(x;\theta )}$ ), si ha infatti:

${\displaystyle \mathbb {E} (V|\theta )=\int _{x=-\infty }^{+\infty }\left({\frac {\partial }{\partial \theta }}\log f(x;\theta )\right)f(x;\theta )dx=\int _{x=-\infty }^{+\infty }{\frac {\frac {\partial f(x;\theta )}{\partial \theta }}{f(x;\theta )}}f(x;\theta )dx}$ 

da cui, semplificando otteniamo:

${\displaystyle \mathbb {E} (V|\theta )=\int _{x=-\infty }^{+\infty }{\frac {\partial f(x;\theta )}{\partial \theta }}\,dx={\frac {\partial }{\partial \theta }}\int _{x=-\infty }^{+\infty }f(x;\theta )\,dx={\frac {\partial }{\partial \theta }}1=0.}$ 

  Lo stesso argomento in dettaglio: Informazione di Fisher.

La varianza dello score è l'informazione di Fisher: ${\displaystyle {\mathcal {I}}(\theta )}$ .

Poiché il valore atteso dello score è nullo, la varianza dello score è data da:

${\displaystyle {\mathcal {I}}(\theta )=\mathbb {E} \left\{\left.\left[{\frac {\partial }{\partial \theta }}\log L(\theta ;X)\right]^{2}\right|\theta \right\}.}$ 

• Informazione di Fisher

• (EN) Eric W. Weisstein, Score, su MathWorld, Wolfram Research.  

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