Estimation statistique : modèle linéaire gaussien

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.