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2. Spécifier certaines contraintes sur les propriétés souhaitées des estimateurs, telles que l'absence de biais ; | 2. Spécifier certaines contraintes sur les propriétés souhaitées des estimateurs, telles que l'absence de [[biais]] ; | ||
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'''MInimum Norm Quadratic Unbiased Estimation''' | '''MInimum Norm Quadratic Unbiased Estimation''' | ||
==Sources== | |||
[https://www.isi-web.org/glossary?language=2 Source : ISI Glossaire ] | |||
[ | [https://isi.cbs.nl/glossary/term2110.htm Source : ISI ] | ||
[https://en.wikipedia.org/wiki/MINQUE Source : Wikipedia ] | [https://en.wikipedia.org/wiki/MINQUE Source : Wikipedia ] | ||
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Dernière version du 11 février 2024 à 21:48
Définition
La théorie de l'estimation sans biais quadratique à norme minimale (MINQUE) a été développée par C. R. Rao. Son application était à l'origine le problème de l'hétéroscédasticité et l'estimation des composantes de la variance dans les modèles à effets aléatoires.
La théorie comporte trois étapes :
1. La définition d'une classe générale d'estimateurs potentiels comme fonctions quadratiques des données observées, où les estimateurs se rapportent à un vecteur de paramètres du modèle ;
2. Spécifier certaines contraintes sur les propriétés souhaitées des estimateurs, telles que l'absence de biais ;
3. Choisir l'estimateur optimal en minimisant une "norme" qui mesure la taille de la matrice de covariance des estimateurs.
Français
MINQUE
Anglais
MINQUE
MInimum Norm Quadratic Unbiased Estimation
Sources
Contributeurs: Maya Pentsch, wiki
