Séance de cours
Fisher Information, Inégalités Cramér-Rao, MLE
Description
Cette séance de cours couvre la définition de la fonction de score, l'information Fisher, et l'inégalité Cramér-Rao. Il explique comment l'information de Fisher mesure la quantité d'information dans un échantillon et comment l'inégalité Cramér-Rao fournit une limite inférieure à la variance des estimateurs non biaisés. On discute également de l'invariance de l'estimateur de la probabilité maximale (EML) dans les bijections, ainsi que de l'asymptotique de l'EML obtenue à partir d'observations i.d.
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