Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore la méthode des moments, le compromis biais-variance, la cohérence, le principe de plug-in et le principe de vraisemblance dans lestimation de point.
Explore l'estimation ponctuelle dans les statistiques, en discutant du biais, de la variance, de l'erreur quadratique moyenne et de la cohérence des estimateurs.
Explorer la densité de calcul des états et l'inférence bayésienne à l'aide d'un échantillonnage d'importance, montrant une variance inférieure et la parallélisation de la méthode proposée.
Explique les estimateurs statistiques pour les variables aléatoires et les distributions gaussiennes, en se concentrant sur les fonctions d'erreur pour l'intégration.
Couvre les critères d'estimation des paramètres, en soulignant l'importance de la cohérence, du biais, de la variance et de l'efficacité des estimateurs.
