Introduction à la détection quantique: estimation des paramètres et informations sur les pêcheurs

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Principes de base de l'estimation ponctuelle

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.

Estimation et intervalles de confiance

Explore les biais, la variance et les intervalles de confiance dans l'estimation des paramètres à l'aide d'exemples et de distributions.

Paramètre Estimation: Détection & Estimation

Couvre les concepts d'estimation des paramètres, y compris les estimateurs impartiaux et les informations de Fisher.

Modèles statistiques et estimation des paramètres

Explore les modèles statistiques, l'estimation des paramètres et les distributions d'échantillonnage dans les probabilités et les statistiques.

Distributions d'échantillonnage : Estimations et écarts

Couvre l'estimation des paramètres, le MSE, l'information Fisher, et le théorème Rao-Blackwell.

Estimateurs et intervalles de confiance

Explore le biais, la variance, les estimateurs non biaisés et les intervalles de confiance dans l'estimation statistique.

Intervalles de confiance : Estimation gaussienne

Explore les intervalles de confiance, l'estimation gaussienne, l'inégalité Cramér-Rao et les estimations maximales de vraisemblance.

Estimateurs et biais

Explore les estimateurs, les biais et l'efficacité des statistiques, en mettant l'accent sur le compromis entre biais et variabilité.

Théorie statistique : Cramér-Rao Bound & Hypothesis Testing

Explore la limite de Cramér-Rao, les tests d'hypothèses et l'optimalité en théorie statistique.

Optimisation dans la théorie de la décision : estimation impartiale

Explore l'optimalité dans la théorie de la décision et l'estimation impartiale, en mettant l'accent sur la suffisance, l'exhaustivité et les limites inférieures du risque.