Inférence moyenne-square-Error

Cette séance de cours couvre le concept fondamental de l'inférence moyenne-carré-erreur, en se concentrant sur l'estimation de paramètres inaccessibles ou de variables aléatoires à partir d'observations connexes. Il introduit le critère moyen-carré-erreur (MSE) et discute des problèmes d'inférence à l'aide du critère MSE. La séance de cours explore différents critères de conception à des fins d'inférence, comme l'erreur absolue moyenne (MEA) et le critère a-posteriori maximal (MAP). Il s'inscrit dans l'inférence sans observations, sans problèmes d'estimation, et le concept d'estimateur moyen conditionnel. La séance de cours examine également le choix optimal pour minimiser l'erreur moyenne-carré et la dérivation d'estimateurs optimaux en utilisant l'achèvement des carrés. Il se termine par des exemples illustrant l'application d'estimateurs optimaux dans des scénarios pratiques.