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.
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 les principes fondamentaux de la gestion des risques financiers, y compris les types de risques, les développements historiques, les événements réglementaires et les défis de la gestion quantitative des risques.
Couvre l'estimation de la vraisemblance maximale pour estimer les paramètres en maximisant la précision de la prédiction, en démontrant par un exemple simple et en discutant de la validité par le biais de tests d'hypothèses.
Explore l'estimation du maximum de vraisemblance pour la densité et le modèle Bernoulli, y compris la fiabilité des tests et le dépistage des maladies.
Couvre le calcul et l'estimation dans la simulation stochastique, en se concentrant sur la génération de répliques iid et l'échantillonnage d'importance optimale.
