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Estimation maximale de la probabilité : théorie et exemples

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Séances de cours associées (57)

Principes de base de l'estimation ponctuelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Théorie statistique : Cramér-Rao Bound & Hypothesis Testing Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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

Le phénomène Stein et la superefficacité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le phénomène Stein, présentant les avantages du biais dans les statistiques de grande dimension et la supériorité de l'estimateur James-Stein sur l'estimateur de probabilité maximale.

Éléments de la statistique : Probabilité, distribution et estimation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie des probabilités, les distributions et l'estimation dans les statistiques, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la résolution des mesures.

Familles spéciales de modèles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'exhaustivité, la suffisance minimale et les modèles statistiques spéciaux, en se concentrant sur les familles exponentielles et de transformation.

Estimation maximale de la probabilité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Théorie statistique : estimation maximale de vraisemblance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la cohérence et les propriétés asymptotiques de l’estimateur de vraisemblance maximale, y compris les défis à relever pour prouver sa cohérence et construire des estimateurs de type MLE.

Modèles statistiques et estimation des paramètres Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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

Loi des grands nombres : Convergence forte Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la forte convergence des variables aléatoires et l'approximation de la distribution normale dans les probabilités et les statistiques.

Estimateurs statistiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique les estimateurs statistiques pour les variables aléatoires et les distributions gaussiennes, en se concentrant sur les fonctions d'erreur pour l'intégration.

Estimation du L-Moment : Moments pondérés par la probabilité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'estimation du L-moment, les moments pondérés en fonction des probabilités et les bases de l'inférence de la probabilité maximale.

Distribution normale : propriétés et calculs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la distribution normale, y compris ses propriétés et ses calculs.

Éléments de la statistique : probabilité et variables aléatoires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts clés en variables de probabilité et aléatoires, couvrant les statistiques, les distributions et la covariance.

Théorie statistique: Inférence et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Il explore la construction de régions de confiance, les tests d'hypothèse inversés et la méthode pivot, en soulignant l'importance des méthodes de probabilité dans l'inférence statistique.

Estimation des points dans les statistiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le concept d'estimation ponctuelle dans les statistiques, en se concentrant sur les méthodes d'estimation des paramètres inconnus à partir d'un échantillon donné.

Régression linéaire : Fondements Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire, des variables instrumentales, de l'hétéroscédasticité, de l'autocorrélation et de l'estimation du maximum de vraisemblance.

Eléments de statistiques: Insuffisance de mémoire, Processus stationnaires, Estimation à l'aide de MLE Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le manque de mémoire dans les distributions, les processus stationnaires et l'estimation à l'aide de MLE.

Estimation maximale de la probabilité : théorie Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie derrière l'estimation maximale de la vraisemblance, en discutant des propriétés et des applications dans le choix binaire et des modèles multiréponses ordonnées.

Estimation et analyse de la déviance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre lestimation des paramètres inconnus, lanalyse de lajustement du modèle, la réponse des proies des oiseaux et le diagnostic du modèle.

Modèles linéaires généralisés : un bref examen Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Fournit un aperçu des modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur les modèles de régression logistique et de Poisson, et leur mise en oeuvre dans R.

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