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.
Explore le transport optimal et les flux de gradient dans Rd, en mettant l'accent sur la convergence et le rôle des théorèmes de Lipschitz et Picard-Lindelf.
Introduit une estimation de vraisemblance maximale en économétrie, couvrant les principes, les propriétés, les applications et les tests de spécification.
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.
Couvre le calcul et l'estimation dans la simulation stochastique, en se concentrant sur la génération de répliques iid et l'échantillonnage d'importance optimale.
Couvre la transformée de Fourier sur l'espace Schwartz et ses propriétés, y compris la continuité et la linéarité, ainsi que la densité des fonctions soutenues de manière compacte et lisse.
Explore l'optimisation des polynômes, y compris l'écriture de polynômes en tant que produits matriciels et la résolution d'équations linéaires pour la non-négativité.