Théorie de la vraisemblance maximale et applications

Cette séance de cours couvre la théorie de l'estimation de la probabilité maximale, qui consiste à faire des hypothèses sur la distribution des données pour trouver les estimations des paramètres les plus plausibles. Il explore la méthode des moments, IV, OLS, et le concept de la probabilité maximale. L'instructeur présente un exemple simple avec des boules rouges et jaunes pour illustrer le concept. La séance de cours se penche sur l'intuition derrière le principe de la probabilité maximale et les propriétés des estimateurs de la probabilité maximale. Il examine également les applications de l'estimation de la probabilité maximale, comme les modèles de choix binaire, les modèles de comptage des données et les modèles pour les variables censurées. La séance de cours se termine par une comparaison des différents principes de test d'hypothèse et l'estimation des matrices de covariance.