Concept
Théorie de l'estimation
Séances de cours associées (453)
Preuve pour le contrôle de Rademacher
Présente une preuve pour le contrôle de Rademacher de l'erreur d'estimation attendue, en se concentrant sur le contrôle empirique du processus.
Les moindres carrés récursifs
Couvre la méthode des moindres carrés récursifs pour l'estimation des paramètres basée sur les équations d'observation et les matrices de conception.
Modèles de signaux paramétriques : Matlab Practice
Couvre les modèles de signaux paramétriques et les applications Matlab pratiques pour les chaînes de Markov et les processus AutoRegressive.
Tests de rapport de vraisemblance: optimisation et extensions
Couvre les tests de ratio de vraisemblance, leur optimalité et les extensions dans les tests d'hypothèses, y compris le théorème de Wilks et la relation avec les intervalles de confiance.
Paramètre Estimation: Détection & Estimation
Couvre les concepts d'estimation des paramètres, y compris les estimateurs impartiaux et les informations de Fisher.
Familles spéciales de modèles
Explore l'exhaustivité, la suffisance minimale et les modèles statistiques spéciaux, en se concentrant sur les familles exponentielles et de transformation.
Le phénomène Stein et la superefficacité
Explore le phénomène Stein, présentant les avantages du biais dans les statistiques de grande dimension et la supériorité de l'estimateur James-Stein sur l'estimateur de probabilité maximale.
Estimation statistique
Couvre les méthodes d'estimation statistique et explore des exemples pratiques d'estimation des paramètres pour différentes distributions.
Monte Carlo Estimation: Sequential Route Carlo
Explore l'algorithme Sequential Route Carlo pour l'estimation de Monte Carlo.
Estimation des points dans les statistiques
Couvre le concept d'estimation ponctuelle dans les statistiques, en se concentrant sur les méthodes d'estimation des paramètres inconnus à partir d'un échantillon donné.