Estimation : Estimateur linéaire

Cette séance de cours couvre le concept d'estimation à l'aide d'estimateurs linéaires, en se concentrant sur les critères d'estimation optimale et le principe d'orthogonalité. L'instructeur explique les exigences d'un bon choix d'estimateur, en soulignant l'importance de l'espace de Hilbert et de l'erreur quadratique moyenne. Diverses astuces et critères pour des choix optimaux sont discutés, y compris l'utilisation de l'information de Fisher. La séance de cours se penche également sur les hypothèses et les considérations pour les fonctions inversible et les implications de la proximité en fonction des données données.