Séance de cours
Estimation maximale de la probabilité
Séances de cours associées (64)
Tests d'hypothèse : Théorème de Wilks
Explorer les tests d'hypothèses à l'aide du théorème de Wilks, les statistiques du rapport de probabilité, les valeurs p, l'estimation des intervalles et les régions de confiance.
Modèles probabilistes pour la régression linéaire
Couvre le modèle probabiliste de régression linéaire et ses applications dans la résonance magnétique nucléaire et l'imagerie par rayons X.
Estimation bayésienne
Couvre les principes fondamentaux de l'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'application du théorème de Bayes dans l'estimation scalaire.
Théorie des décisions : risque et inférence
Explore la théorie de la décision, les fonctions de risque et l'inférence dans l'analyse statistique.
Estimation du L-Moment : Moments pondérés par la probabilité
Couvre l'estimation du L-moment, les moments pondérés en fonction des probabilités et les bases de l'inférence de la probabilité maximale.
Théorie statistique : cadre de la théorie de la décision
Explore le cadre de la théorie de la décision en théorie statistique, considérant les statistiques comme un jeu aléatoire avec des concepts clés tels que la recevabilité, les règles minimax et les règles Bayes.
Fisher Information, Inégalités Cramér-Rao, MLE
Explique l'information Fisher, l'inégalité Cramér-Rao et les propriétés MLE, y compris l'invariance et l'asymptotique.
Estimation : Mesure des résultats
Explore les mesures d'estimation de la performance, y compris l'estimation liée à Cramér-Rao et la probabilité maximale.
Mesures des risques: VaR et ES
Explore la valeur au risque et le manque à gagner prévu comme principales mesures du risque dans la gestion du risque financier.
Estimation maximale de la probabilité : théorie et exemples
Couvre l'estimation de la probabilité maximale, y compris la preuve du théorème Rao-Blackwell et des exemples pratiques d'estimateurs dérivants.