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Séance de cours
Théorie statistique : Cramér-Rao Bound & Hypothesis Testing
Description
Cette séance de cours couvre la limite de Cramér-Rao, l'efficacité asymptotique et les tests d'hypothèses en théorie statistique. Il explique l'information de Fisher, l'optimalité dans la théorie de la décision et la configuration de Neyman-Pearson. La séance de cours explore la normalité asymptotique de l'estimateur de vraisemblance maximale (MLE) et le concept d'estimation de points pour les familles paramétriques.
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