Présente l'estimateur de Bayes, expliquant sa définition, son application dans des scénarios de coûts quadratiques et son importance dans le raisonnement probabiliste.
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 l'optimalité dans la théorie de la décision et l'estimation impartiale, en mettant l'accent sur la suffisance, l'exhaustivité et les limites inférieures du risque.
