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Deux approches de la minimaxité des estimateurs bayésiens

Audience : Adulte - Haut niveau
Le Pitch
Dans ce livre, l'auteur se penche sur la détermination des estimateurs bayésiens qui améliorent l'estimateur standard X du vecteur moyenne. L'objectif est de trouver des lois a priori telles que l'estimateur de Bayes associé domine l'estimateur standard X (et est donc minimax). Ce travail est réalisé dans le cadre d'une distribution générale à symétrie sphérique appartenant à la classe de Berger et sous coût quadratique. Afficher moinsAfficher plus

Deux approches de la minimaxité des estimateurs bayésiens

55,90 €
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55,90 €

Le Pitch

Dans ce livre, l'auteur se penche sur la détermination des estimateurs bayésiens qui améliorent l'estimateur standard X du vecteur moyenne. L'objectif est de trouver des lois a priori telles que l'estimateur de Bayes associé domine l'estimateur standard X (et est donc minimax). Ce travail est réalisé dans le cadre d'une distribution générale à symétrie sphérique appartenant à la classe de Berger et sous coût quadratique. Afficher moinsAfficher plus

Détails du livre

Titre complet
Deux approches de la minimaxité des estimateurs bayésiens
Format
Grand Format
Publication
01 novembre 2018
Audience
Adulte - Haut niveau
Pages
128
Taille
22 x 15 x 0.8 cm
Poids
200
ISBN-13
9783330870277
Livré entre : 28 mai - 2 juin
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