Introduction
Définitions
Notation
Estimateur sans biais
Précision et efficacité d’un estimateur
Estimateur convergent
Étude de cas
Myriam Maumy-Bertrand
IRMA, UMR 7501, Université de Strasbourg
27 septembre 2013
Myriam Maumy-Bertrand
Introduction
Définitions
Notation
Estimateur sans biais
Précision et efficacité d’un estimateur
Estimateur convergent
Ce chapitre s’appuie essentiellement sur le livre :
Myriam Maumy-Bertrand
Introduction
Définitions
Notation
Estimateur sans biais
Précision et efficacité d’un estimateur
Estimateur convergent
2ème partie
Théorie de l’estimation
Myriam Maumy-Bertrand
Introduction
Définitions
Notation
Estimateur sans biais
Précision et efficacité d’un estimateur
Estimateur convergent
Sommaire
1Introduction
2Définitions
3Notation
4Estimateur sans biais
5Précision et efficacité d’un estimateur
6Estimateur convergent
Myriam Maumy-Bertrand
Introduction
Définitions
Notation
Estimateur sans biais
Précision et efficacité d’un estimateur
Estimateur convergent
Le problème de l’estimation est l’impossibilité de
connaître exactement la valeur d’un paramètre inconnu
noté θ. Ce problème est très général et a des aspects
distincts.
Les observations, par exemple obtenues à partir d’une
méthode d’échantillonnage, permettent de construire une
estimation de θ. Nous supposerons que chaque
observation est la valeur d’une variable aléatoire Xdont la
loi dépend de θ. Cela revient ainsi à doter l’état de la
nature inconnu d’un modèle probabiliste. Ce dernier est
complété par un modèle d’échantillonnage décrivant la
manière dont les observations sont recueillies.
Voir le livre « Maxi Fiches », page 108.
Myriam Maumy-Bertrand
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