Statistiques non paramétriques et bayésiennes

Cette séance de cours couvre les principes des statistiques non paramétriques, en se concentrant sur l'estimation des paramètres sans supposer un modèle spécifique. Il traite de l'estimation du plug-in, de l'estimation de la densité du noyau et du compromis entre le biais et la variance. La séance de cours se penche également sur les statistiques bayésiennes, expliquant le concept de distribution postérieure, les intervalles crédibles et la plus haute région de densité postérieure. On explore des approches pratiques pour sélectionner les paramètres de bande passante et résumer les distributions postérieures.