Explore linférence de vraisemblance maximale, comparant les modèles basés sur les ratios de vraisemblance et démontrant avec un exemple de pièce de monnaie.
Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.
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 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 la méthode des moments, le compromis biais-variance, la cohérence, le principe de plug-in et le principe de vraisemblance dans lestimation de point.
Explore la régression linéaire dans une perspective d'inférence statistique, couvrant les modèles probabilistes, la vérité au sol, les étiquettes et les estimateurs de probabilité maximale.
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 de la probabilité maximale et les tests d'hypothèses multivariées, y compris les défis et les stratégies pour tester plusieurs hypothèses.
Couvre l'estimation de la vraisemblance maximale pour estimer les paramètres en maximisant la précision de la prédiction, en démontrant par un exemple simple et en discutant de la validité par le biais de tests d'hypothèses.
Explore les familles exponentielles, les distributions de Bernoulli, l'estimation des paramètres et les distributions d'entropie maximale dans la modélisation statistique.
Introduit une estimation de vraisemblance maximale en économétrie, couvrant les principes, les propriétés, les applications et les tests de spécification.
Discute de l'inférence bayésienne pour la moyenne d'une distribution gaussienne avec variance connue, couvrant la moyenne postérieure, la variance et l'estimateur MAP.
