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.
Explique l'estimation par l'erreur moyenne au carré et l'information de Fisher dans le contexte des filtres adaptatifs et des distributions exponentiées.
Introduit une estimation de la probabilité maximale pour l'estimation des paramètres statistiques, couvrant le biais, la variance et l'erreur carrée moyenne.
Couvre le concept d'inférence moyenne-carré-erreur et d'estimateurs optimaux pour les problèmes d'inférence en utilisant différents critères de conception.
Couvre la théorie des probabilités, les distributions et l'estimation dans les statistiques, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la résolution des mesures.
Explore l'estimation statistique, comparant les estimateurs basés sur la moyenne et la variance, et plongeant dans l'erreur carrée moyenne et Cramér-Rao lié.
Explorer les distributions d'échantillonnage, les propriétés des estimateurs et les mesures statistiques pour les applications de la science des données.
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.
