Deux approches de la minimaxité des estimateurs bayésiens
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- Nombre de pages128
- PrésentationBroché
- FormatGrand Format
- Poids0.2 kg
- Dimensions15,0 cm × 22,0 cm × 0,8 cm
- ISBN978-3-330-87027-7
- EAN9783330870277
- Date de parution01/11/2018
- ÉditeurEditions universitaires européen...
Résumé
Dans ce livre, nous nous intéressons à la détermination des estimateurs Bayésiens qui améliorent l'estimateur standard X du vecteur moyenne. Notre but est de déterminer des lois a priori telles que l'estimateur de Bayes associé domine l'estimateur standard X (et est donc minimax), ce travail s'effectue dans le cas d'une distribution générale à symétrie sphérique qui appartient à la classe de Berger et sous coût quadratique.
Dans ce livre, nous nous intéressons à la détermination des estimateurs Bayésiens qui améliorent l'estimateur standard X du vecteur moyenne. Notre but est de déterminer des lois a priori telles que l'estimateur de Bayes associé domine l'estimateur standard X (et est donc minimax), ce travail s'effectue dans le cas d'une distribution générale à symétrie sphérique qui appartient à la classe de Berger et sous coût quadratique.