Em estatística, o método de Jeffreys, regra de Jeffreys ou a priori de Jeffreys, nomeado em homenagem a Sir Harold Jeffreys é uma probabilidade a priori não informativa para um espaço de parâmetros definida como: ,
onde: é a matriz de informação de Fisher; é a função determinante.
Isto é, a priori de Jeffreys é proporcional () a raiz quadrada do determinante da matriz de informação de Fisher.
Esta regra possui a propriedade da invariância a transformações 1 a 1 do vetor paramétrico . Ou seja, se for feita uma transformação inversível da forma , tanto calculando-se a priori para e depois fazendo-se a transformação quanto aplicando-se a regra de Jeffreys, obtém-se a mesma priori para .
Categoria:Estatística