Explore les familles exponentielles, les distributions de Bernoulli, l'estimation des paramètres et les distributions d'entropie maximale dans la modélisation statistique.
Introduit une estimation de la probabilité maximale pour l'estimation des paramètres statistiques, couvrant le biais, la variance et l'erreur carrée moyenne.
Se penche sur les estimateurs de vraisemblance maximale, leurs propriétés et leur comportement asymptotique, en mettant l'accent sur la cohérence et la normalité asymptotique.
Couvre les propriétés, les applications et les hypothèses de l'estimation maximale de la probabilité, fournissant une compréhension complète des concepts MLE et de leurs implications pratiques.
