具体而言，费歇尔信息量的定义涉及到了对数似然函数。对于一个随机变量X，其概率密度函数为f(x；θ)，其中θ表示参数向量。对数似然函数L(θ)定义为对数概率密度函数的期望值。费歇尔信息量I(θ)则是通过对数似然函数L(θ)关于参数θ的期望值的负二阶导数进行计算得到的。费歇尔信息量在统计推断中扮演着重要的角色。它不仅能够帮助我们了解数据对参数估计的精确度，还能够用于构建参数估计的渐近分布。例如，根据费歇尔信息量，可以推断出参数估计量的渐近方差，从而更好地评估估计的可靠性。此外，费歇尔信息量还被广泛应用于最大似然估计法，它是评价估计量优良性的一个重要标准。