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Explore la suffisance et l'ancilarité de la théorie de l'échantillonnage, soulignant l'importance de statistiques suffisantes pour compresser les données sans perdre d'information.
Couvre l'estimation des paramètres en métrologie quantique, Quantum Fisher Information, l'interférométrie de Ramsey, l'intrication et l'impact du bruit sur les états NooN.
Présente l'estimateur de Bayes, expliquant sa définition, son application dans des scénarios de coûts quadratiques et son importance dans le raisonnement probabiliste.
Explore l'estimation, la prévision et la comparaison de modèles dans l'analyse de séries chronologiques à l'aide d'exemples de données réelles pour motiver l'étude.
