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Explore l'échangeabilité, les résumés statistiques pour les réseaux, les questions d'invariance et le théorème Poisson Limit dans les statistiques des réseaux.
Se penche sur les estimateurs de vraisemblance maximale, leurs propriétés et leur comportement asymptotique, en mettant l'accent sur la cohérence et la normalité asymptotique.
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.
Explore les états asymptotiques, la matrice S et les opérateurs de la théorie quantique des champs, en mettant l'accent sur le rôle des symétries discrètes et des ensembles complets d'états.
Explore la limitation de la distribution dans les chaînes de Markov et les implications de l'ergodicité et de l'apériodicité sur les distributions stationnaires.
Explore la cohérence et les propriétés asymptotiques de l’estimateur de vraisemblance maximale, y compris les défis à relever pour prouver sa cohérence et construire des estimateurs de type MLE.
