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Estimation : Mesure des résultats

Explore les mesures d'estimation de la performance, y compris l'estimation liée à Cramér-Rao et la probabilité maximale.

Éliminer les paramètres de nuisance : Inférence statistique

Couvre l'élimination des paramètres de nuisance dans l'inférence statistique à l'aide de Lemmas 14 et 15.

Méthodes d'estimation statistique

Couvre les méthodes d'estimation statistique, y compris le maximum de vraisemblance et l'estimation bayésienne.

Estimation de la distribution

Couvre l'estimation des distributions à l'aide d'échantillons et de modèles de probabilité.

Modèles de probabilité: Principes fondamentaux

Introduit les bases des modèles de probabilité, couvrant les variables aléatoires, les distributions et l'estimation statistique.

Processus gaussiens : conception de récepteurs

Couvre la théorie derrière les processus gaussiens et la conception des récepteurs à l'aide de calculs MAP.

Filtre de Kalman : Estimateur de variance minimale

Explore le filtre de Kalman en tant qu'estimateur de variance minimale et son application dans l'estimation de la position et de la vitesse.

Modèles statistiques: Échantillonnage et tests d'hypothèse

Explore les modèles statistiques, les distributions d'échantillonnage et les tests d'hypothèses à l'aide d'exemples concrets.

Modèles linéaires généralisés : régression avec réponses familiales exponentielles

Couvre la régression avec des réponses familiales exponentielles à l'aide de modèles linéaires généralisés.

Distributions d'échantillonnage : Estimations et écarts

Couvre l'estimation des paramètres, le MSE, l'information Fisher, et le théorème Rao-Blackwell.

Échantillonnage : Inférence et statistiques

Explore l'échantillonnage dans les statistiques inférentielles, en mettant l'accent sur l'impact de la taille de l'échantillon et du caractère aléatoire sur la précision de l'inférence.

Analyse de la valeur extrême : Conséquences statistiques

Examine les conséquences statistiques de l'analyse des valeurs extrêmes et les implications de la mauvaise spécification du modèle.

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