Paramètre Estimation: Détection & Estimation

Séances de cours associées (31)

Page 1 sur 4

Explore le biais, la variance, les estimateurs non biaisés et les intervalles de confiance dans l'estimation statistique.

Explique les intervalles de confiance, les méthodes d'estimation des paramètres et le théorème de la limite centrale dans l'inférence statistique.

Explore les modèles statistiques, l'estimation des paramètres et les distributions d'échantillonnage dans les probabilités et les statistiques.

Présente Fisher Information pour l'estimation des paramètres basée sur les données recueillies.

Couvre les concepts fondamentaux de la statistique et leur application dans la science des données.

Explore la forte convergence des variables aléatoires et l'approximation de la distribution normale dans les probabilités et les statistiques.

Couvre l'estimation des distributions à l'aide d'échantillons et de modèles de probabilité.

Explore les biais, la variance et les intervalles de confiance dans l'estimation des paramètres à l'aide d'exemples et de distributions.

Couvre l'estimation des distributions en utilisant diverses méthodes telles que la perte minimale et les attentes.

Couvre le concept d'estimation de la distribution et l'optimisation des paramètres à l'aide de différents estimateurs.