Bonjour à tous (et bonnes vacances pour ceux que ça concerne) !

Ma question sera courte et très simple : j'ai récemment lu dans plusieurs publications de stat appliquées que pour tout modèle, la matrice d'information de Fisher était égale à l'inverse de la matrice de covariance des estimateurs.

Ma question : why ?

Ma définition de la matrice d'info de Fisher est la "classique" (matrice de covariance du score, qui est lui-même le gradient de la log-vraisemblance). Je ne vois pas comment on peut se ramener à l'inverse de la matrice de variance des estimateurs à partir de là.

Si vous avez de la doc ou des références je suis preneur !