求助下面求最大似然估计中的standard deviation的程序？什么意思？

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function f=my_numerical_derivative(fun,parameter,varargin)
n=length(parameter);
for i=1:n
    a=zeros(n,1);
    a(i)=max(parameter(i)*1e-6,1e-6);
    y1(:,i)=feval(fun,parameter+a,varargin{:});
    y2(:,i)=feval(fun,[arameter-a,varargin{:});
    f(:,i)=(y1(:,i)-y2(:,i))/2/a(i)
end
然后就是用于
d=my_numerical_deviative(fun,para,1,varargin{:});
standard_deviative=sqrt(diag(pinv(d'*d)))
这是摘录与曹广志的《金融计算与编程—基于matlab的应用》一文中P160的最大似然估计那段，前面那一段是用于数值方法来计算导数，然后用于标准偏差的计算，但是不明白是什么原理，请教一下大神！能给讲解一下吗？

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关键词：Deviation Standard 最大似然估计 ATION stand

没有人帮忙回答一下吗

因此，根据（ 6. 3 ）式来求解极大似然估计量
I(x) is the Fisher Information Matrix
inv[I(x)] is the variance matrix ...here 用于数值方法来计算导数
sqrt(inv(I(x)) = std. dev

The Cramér–Rao bound states that the inverse of the Fisher information is a lower bound on the variance of any unbiased estimator of θ.