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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]] ;


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.


== Français ==
== Français ==

Version du 23 décembre 2022 à 13:38

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

Source : ISI

Source : Wikipedia

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Contributeurs: Maya Pentsch, wiki