Explorer la densité de calcul des états et l'inférence bayésienne à l'aide d'un échantillonnage d'importance, montrant une variance inférieure et la parallélisation de la méthode proposée.
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 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.
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.
Explique l'estimation par l'erreur moyenne au carré et l'information de Fisher dans le contexte des filtres adaptatifs et des distributions exponentiées.
