« Théorème de Rao-Blackwell » : différence entre les versions
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Le théorème de Rao-Blackwell permet à partir d'un estimateur de construire un estimateur plus précis grâce à l'usage d'une statistique exhaustive. L'avantage de ce théorème est que l'estimateur initial n'a pas nécessairement besoin d'être très bon pour que l'estimateur que ce théorème construit fournisse de bons résultats. Il suffit en effet que l'estimateur de départ soit sans biais pour pouvoir construire un nouvel estimateur. L'estimateur de départ n'a entre autres pas besoin d'être convergent ou efficace. | Le théorème de Rao-Blackwell permet à partir d'un estimateur de construire un estimateur plus précis grâce à l'usage d'une statistique exhaustive. | ||
L'avantage de ce théorème est que l'estimateur initial n'a pas nécessairement besoin d'être très bon pour que l'estimateur que ce théorème construit fournisse de bons résultats. | |||
Il suffit en effet que l'estimateur de départ soit sans biais pour pouvoir construire un nouvel estimateur. L'estimateur de départ n'a entre autres pas besoin d'être convergent ou efficace. | |||
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Version du 28 mai 2021 à 11:53
Définition
Le théorème de Rao-Blackwell permet à partir d'un estimateur de construire un estimateur plus précis grâce à l'usage d'une statistique exhaustive.
L'avantage de ce théorème est que l'estimateur initial n'a pas nécessairement besoin d'être très bon pour que l'estimateur que ce théorème construit fournisse de bons résultats.
Il suffit en effet que l'estimateur de départ soit sans biais pour pouvoir construire un nouvel estimateur. L'estimateur de départ n'a entre autres pas besoin d'être convergent ou efficace.
Français
théorème de Rao-Blackwell
Anglais
Rao-Blackwell theorem
Contributeurs: Claire Gorjux, wiki
