Méthode des moments (statistiques)

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Estimation de l'intervalle: Méthode des moments

Couvre la méthode des moments pour estimer les paramètres et construire des intervalles de confiance basés sur des moments empiriques correspondant à des moments de distribution.

Méthodes d'estimation ponctuelle: MOM et MLE

Explore des méthodes d'estimation ponctuelle comme MOM et MLE, en discutant de biais, de variance et d'exemples.

Théorème de la limite centrale

Couvre le théorème de la limite centrale et son application aux variables aléatoires, prouvant la convergence vers une distribution normale.

Estimation des moments: VEM et GPD

Explore l'estimation du moment dans les modèles GEV et GPD, y compris l'estimation du L-moment et l'estimation des paramètres robustes.

Modèles statistiques et estimation des paramètres

Explore les modèles statistiques, l'estimation des paramètres et les distributions d'échantillonnage dans les probabilités et les statistiques.

Estimation et méthode des moments

Couvre la définition des statistiques et des estimateurs, des exemples d'estimateurs, et la méthode des moments.

Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires

Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.

Estimation et analyse de la déviance

Couvre lestimation des paramètres inconnus, lanalyse de lajustement du modèle, la réponse des proies des oiseaux et le diagnostic du modèle.

Théorie de la vraisemblance maximale et applications

Couvre la théorie de la probabilité maximale, les applications et les principes de test d'hypothèse en économétrie.

Partialité, variance, cohérence, EMV

Couvre le biais, la variance, l'erreur carrée moyenne, la cohérence et l'estimation de la probabilité maximale dans le modèle Poisson.