Estimateurs et biais

Cette séance de cours couvre le concept d'estimateurs dans les statistiques, en se concentrant sur les estimateurs M et leurs propriétés telles que le biais et l'erreur quadratique moyenne. Il explique comment le biais et la variance affectent la précision des estimateurs, avec des exemples illustrant le compromis entre le biais et la variabilité. La séance de cours traite également de l'importance des estimateurs impartiaux et de l'efficacité de l'estimation, en particulier en présence de valeurs aberrantes. En outre, il explore la méthode du maximum de vraisemblance et la méthode des moments pour l'estimation des paramètres, en mettant en évidence les concepts de cohérence et de robustesse dans l'inférence statistique.