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3. Choisir l'estimateur optimal en minimisant une "norme" qui mesure la taille de la matrice de covariance des estimateurs. | 3. Choisir l'estimateur optimal en minimisant une "norme" qui mesure la taille de la [[Matrice de variance-covariance|matrice de covariance]] des estimateurs. | ||
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[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 23 août 2024 à 19:43
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
