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.
Explique les estimateurs statistiques pour les variables aléatoires et les distributions gaussiennes, en se concentrant sur les fonctions d'erreur pour l'intégration.
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.
Couvre le concept d'inférence moyenne-carré-erreur et d'estimateurs optimaux pour les problèmes d'inférence en utilisant différents critères de conception.
