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.
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'optimalité dans la théorie de la décision et l'estimation impartiale, en mettant l'accent sur la suffisance, l'exhaustivité et les limites inférieures du risque.
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.
Explore l'estimation maximale de la probabilité, couvrant les hypothèses, les propriétés, la distribution, l'estimation du rétrécissement et les fonctions de perte.
Couvre les tests de ratio de vraisemblance, leur optimalité et les extensions dans les tests d'hypothèses, y compris le théorème de Wilks et la relation avec les intervalles de confiance.
Couvre l'estimation maximale de la probabilité, en mettant l'accent sur l'estimation-distribution ML, l'estimation de la réduction et les fonctions de perte.
Explore les distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.
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.
Introduit une estimation de vraisemblance maximale en économétrie, couvrant les principes, les propriétés, les applications et les tests de spécification.
Explorer les distributions d'échantillonnage, les propriétés des estimateurs et les mesures statistiques pour les applications de la science des données.
