@Article{, title={STATISTICAL MODELS PRODUCED FROM FISHER INFORMATION FUNCTION}, author={Azzam A.Tawfiq and Prof. Dr. Ahmed Al – Aloosy}, journal={Journal of Baghdad College of Economic sciences University مجلة كلية بغداد للعلوم الاقتصادية الجامعة}, volume={}, number={42}, pages={377-388}, year={2014}, abstract={Statistics the science of extracting information from data appears the most natural field of application of information theoretic methods in statistics. the Fisher information I ( θ) is the variance of score . it is named in honor of its inventor the statistician R. A .Fisher .the fisher information is the amount of information that an observable random variable X carries about unobservable parameter θ upon which the likelihood function of X,L(θ)=F(X;θ),depends.The likelihood function is the joint probability of the data , the Xs , conditional on the value of θ, as a function of θ. Since the expectation of the score is zero , the variance is simply the second moment of the likelihood function with respect to θ. Hence the Fisher information can be written I(θ) = E { [ϑ/ϑθ ln f ( x ,θ)]2|θ } Which implies 0 ≤ I (θ)<∞ .We are discussing the regular estimation case when:The range of the random variable X does not depend upon the unknown parameterθ .i.e a≤x ≤bwhere a and b are constants .Differentiation with respect to θ can be carried out under the integral ∫▒〖f ( x ,θ)dx 〗where the limits from c ( θ) to d ( θ) depend on θ . Both univariate and multivariate parameters using fisher information matrix .

إن نظرية المعلوماتية تعني إستخلاص اعظم درجة من المعلومات الماخوذة من العينة حول معالم المجتمع .العالم فشر هو الذي ابتكر طريقة تقدير معالم المجتمع باستخدام طريقة الامكان الاعظم ، ويمكن تعميم ذلك الى اكثر من عينة لتقدير معالم المجتمع بواسطة ايجاد التغاير المشترك واستخراج المصفوفة المناسبة.ان معادلة فشر للمعلوماتية يمكن كتابتها بالصيغة التاليةI(θ) = E { [ϑ/ϑθ ln f ( x ,θ)]2 | θ } where 0 ≤ I (θ)<∞لقد تم استخدام نظرية ليبنتز في حالة التكامل عندما تكون النهايات دوال للمتغير.} }