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 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.
Introduit des concepts d'inférence statistique, en se concentrant sur l'estimation des paramètres, les estimateurs non biaisés et l'estimation moyenne à l'aide de variables aléatoires indépendantes.
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 les méthodes de détection et de correction des erreurs de paramètres dans les réseaux électriques à l'aide d'analyses statistiques et d'outils de calcul.
Se penche sur les estimateurs de vraisemblance maximale, leurs propriétés et leur comportement asymptotique, en mettant l'accent sur la cohérence et la normalité asymptotique.
Couvre le concept d'inférence moyenne-carré-erreur et d'estimateurs optimaux pour les problèmes d'inférence en utilisant différents critères de conception.
