Séance de cours
Estimation statistique : modèle linéaire gaussien
Description
Cette séance de cours couvre les bases de l'estimation statistique, en se concentrant sur le modèle linéaire gaussien. Les sujets abordés comprennent les modèles d'estimation paramétriques, les estimateurs de probabilité maximale, les estimateurs des moindres carrés, les fonctions de perte et des questions pratiques telles que l'impact de la taille des données et le rôle de calcul. L'instructeur met l'accent sur la performance des estimateurs, les limites de l'estimateur ML, et la comparaison avec l'estimateur James-Stein.
Source officielle
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.