MLE pour Gaussian: EMV dans le modèle Gaussian

Cette séance de cours couvre l'estimation maximale de la probabilité (MLE) pour la moyenne et la variance gaussiennes, en discutant du calcul de MLE pour mu et sigma^2, ainsi que de la distribution de MLE pour mu et sigma^2 lorsque les données sont gaussiennes. Les diapositives présentent des formules et des dérivations pour MLE dans le modèle gaussien, soulignant l'importance de l'estimation des paramètres dans une distribution gaussienne. La séance de cours explore également la distribution du MLE pour les données gaussiennes, mettant l'accent sur la caractérisation du MLE en supposant que les données sont vraiment gaussiennes. De plus, il touche à la stabilité de la famille gaussienne et à la consistance des estimateurs MLE pour la moyenne et la variance. Le contenu fournit un aperçu détaillé des méthodes d'estimation statistique des données gaussiennes.