Deux approches de la minimaxite des estimateurs bayesiens

• Date de parution : 01/11/2018
• Editeur : Editions Universitaires Europeennes
• EAN : 9783330870277
• Série : (-)
• Support : Poche

• Nombre de pages : 128
• Collection : (-)
• Genre : Lettres et linguistique
• Thème : Lettres et linguistique Poche
• Prix littéraire(s) : (-)

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... Voir plus

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.