Statistique exhaustive

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Explore les mesures d'estimation de la performance, y compris l'estimation liée à Cramér-Rao et la probabilité maximale.

Couvre l'élimination des paramètres de nuisance dans l'inférence statistique à l'aide de Lemmas 14 et 15.

Couvre les méthodes d'estimation statistique, y compris le maximum de vraisemblance et l'estimation bayésienne.

Couvre l'estimation des distributions à l'aide d'échantillons et de modèles de probabilité.

Introduit les bases des modèles de probabilité, couvrant les variables aléatoires, les distributions et l'estimation statistique.

Couvre la théorie derrière les processus gaussiens et la conception des récepteurs à l'aide de calculs MAP.

Explore le filtre de Kalman en tant qu'estimateur de variance minimale et son application dans l'estimation de la position et de la vitesse.

Explore les modèles statistiques, les distributions d'échantillonnage et les tests d'hypothèses à l'aide d'exemples concrets.

Couvre la régression avec des réponses familiales exponentielles à l'aide de modèles linéaires généralisés.

Couvre l'estimation des paramètres, le MSE, l'information Fisher, et le théorème Rao-Blackwell.