Estimation maximale de la probabilité : théorie et exemples
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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.
Explore l'estimation maximale de la probabilité, couvrant les hypothèses, les propriétés, la distribution, l'estimation du rétrécissement et les fonctions de perte.
Explore l'application de l'algèbre linéaire dans la science des données, couvrant la réduction de la variance, la théorie de la distribution des modèles et les estimations du maximum de vraisemblance.
Explore la méthode des moments, le compromis biais-variance, la cohérence, le principe de plug-in et le principe de vraisemblance dans lestimation de point.
Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.
Explorer l'analyse de la pollution atmosphérique à l'aide de données sur le vent, de distributions de probabilités et de modèles de trajectoire pour l'évaluation de la qualité de l'air.
