Deux approches de la minimaxité des estimateurs bayésiens
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Deux approches de la minimaxité des estimateurs bayésiens

FATIHA MEZOUED

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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.

Format : Papier

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Fatiha MEZOUED est maître de conférences à l'Ecole Nationale Supérieures de Statistique Appliquée à Alger, titulaire d'un doctorat en statistique mathématique, obtenu sous la direction du professeur Dominique FOURDRINIER de l'université de Rouen (France) et en collaboration avec le professeur William E.

strawderman de l'université de Rutgers (USA).


Fiche technique

Auteur
FATIHA MEZOUED
Langue
Français
Éditeur
Éditions universitaires européennes
Année
2017
Pages
128
Pays
Algérie Algérie

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