Il explore la construction de régions de confiance, les tests d'hypothèse inversés et la méthode pivot, en soulignant l'importance des méthodes de probabilité dans l'inférence statistique.
Couvre la probabilité maximale d'estimation dans l'inférence statistique, en discutant des propriétés MLE, des exemples et de l'unicité dans les familles exponentielles.
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.
Explore l'estimation des paramètres, les erreurs standard et les intervalles de confiance en utilisant le théorème de la limite centrale et des exemples pratiques.
Discute des méthodes d'estimation en probabilité et en statistiques, en se concentrant sur l'estimation du maximum de vraisemblance et les intervalles de confiance.
