我将 EM 应用于隐藏的马尔可夫链（变量），观察结果（变量）不仅依赖于隐马尔可夫链，还依赖于最近的观察（）。$\mathbf{Z}=\{Z_1,...,Z_n\}$$\mathbf{Y}=\{Y_0,...,Y_n\}$$Y_{j-1}$

$$Log(P(\mathbf{Z},\mathbf{Y}|\mathbf{\Theta)})=\log(\pi_{0z_1})+\sum^n_{j=2}\log(\pi_{z_{j-1}z_j})+\sum^n_{j=1}\log(P(y_j|y_{j-1},z_j;\mathbf{\Theta)})$$

在“McLachlan's Finite Mixtures”，第 63 页和第 64 页中，它讨论了如何根据完整数据对数似然获得观察到的信息矩阵。我的问题是，我们如何从观察到的信息矩阵中获得标准误差？（为什么可以通过观察到的信息矩阵来估计 MLE 的协方差矩阵的逆矩阵？）对于隐藏的马尔可夫模型，我能否以类似的方式获得标准误差？