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.
Discute des méthodes d'estimation en probabilité et en statistiques, en se concentrant sur l'estimation du maximum de vraisemblance et les intervalles de confiance.
Couvre les critères d'estimation des paramètres, en soulignant l'importance de la cohérence, du biais, de la variance et de l'efficacité des estimateurs.
Couvre les méthodes Monte Carlo, la réduction de la variance et le contrôle optimal stochastique, explorant les techniques de simulation, l'efficacité et la dynamique d'investissement.
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.
Explore l'estimation ponctuelle dans les statistiques, en discutant du biais, de la variance, de l'erreur quadratique moyenne et de la cohérence des estimateurs.
