Explorer l'estimation du rétrécissement des matrices de covariance à haute dimension, en comparant les approches linéaires et non linéaires pour une meilleure précision.
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.
Explore l'estimation de la variance, la création d'estimateurs personnels, la correction du biais et la compréhension de l'erreur carrée moyenne dans l'analyse statistique.
Couvre les modèles d'apprentissage statistique, la minimisation des risques et la minimisation empirique des risques avec des exemples d'estimateurs de probabilité maximale.
Explique les estimateurs statistiques pour les variables aléatoires et les distributions gaussiennes, en se concentrant sur les fonctions d'erreur pour l'intégration.
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.
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.
