[PDF] Propriétés des estimateurs paramétrique un CDF

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IFT6085-H2014: Modèles Graphiques Probabilistes04 - Propriétés des estimateurs IFT6085-H2014: Modèles Graphiques Probabilistes Prof:

Aaron Courville

Email:aaron.courville@umontreal.caOffice:3253 Pav. Andre Aisenstadt

Propriétés des estimateurs

1 IFT6085-H2014: Modèles Graphiques Probabilistes04 - Propriétés des estimateurs

Estimateurs ponctuels

Retour à estimateurs ponctuels (estimation du maximum de vraisemblance), nous allons laisser tomber la perspective bayésienne (pour le moment). En général, l'estimation ponctuelle se réfère à trouver une seule "meilleure estimation» d'une certaine quantité d'intérêt. La quantité d'intérêt pourrait être un paramètre dans un modèle paramétrique, un CDF, un PDF, un PMF... Nous occupe de l'estimation des paramètres d'un modèle paramétrique. 2 IFT6085-H2014: Modèles Graphiques Probabilistes04 - Propriétés des estimateurs

Estimateurs ponctuels des paramètres

Convention: Nous notons une estimation ponctuelle du vrai paramètre par .

Point de vue statistique orthodoxe:

Le paramètre est une quantité inconnue fixe. L'estimateur dépend des données donc c'est une variable aléatoire (les données sont aléatoires)

Point de vue bayésienne:

Les variables aléatoires représentent des quantités inconnues. Les données est observée et donc pas aléatoire Le vrai paramètre est inconnu et donc aléatoire. Pour l'instant, nous prenons la perspective statistique orthodoxe. 3 IFT6085-H2014: Modèles Graphiques Probabilistes04 - Propriétés des estimateurs Biais •Soit X 1 ,...,X n n points de données i.i.d. de un distribution F. •L'estimateur de est un fonction de X 1 ,...,X n Définition - La biais (bias) d'une estimateur : on dit que soit non biaisé (unbiased) si: Un estimateur sans biais est souhaitable, mais pas indispensable, beaucoup de nos estimateurs sont biaisé. 4 n =g(X 1 ,...,X n )biais( n )=E n θE n IFT6085-H2014: Modèles Graphiques Probabilistes04 - Propriétés des estimateurs

Exemple de biais: loi de Bernoulli

Soit

Estimateur (ML):

biaisé? 5

Bernoulli distribution:

-X est un v.a. binaire:

The model parameter:

-The Bernoulli p.m.f(x):

X≂Bernoulli(p)f(x;p)=p

x (1-p) 1-x x?{0,1}θ=p?Θ=[0,1]X 1 ,...,X n ≂Bernoulli(p) ˆp n 1 n n i=1 X i

E(ˆp

n 1 n n i=1 E(X i 1 n n i=1 p =p biais(ˆp n )=E(ˆp n )-p IFT6085-H2014: Modèles Graphiques Probabilistes04 - Propriétés des estimateurs L'estimateurs de la variance de la loi gaussienne: variance de l'échantillon

Chose qu'on besoin:

Biais - variance de loi gaussienne: 1. variance de l'échantillon 6 S 2 1 n-1 n i=1 (X i X) 2 X= 1 n n i=1 X i E(S 2 )=E 1 n-1 n i=1 (X i X) 2 =E 1 n-1 n i=1 (X 2 i -2 XX i X 2 =E 1 n-1 n i=1 X 2 i -2 X n i=1 X i n i=1 X 2 =E 1 n-1 n i=1 X 2 i -n X 2 1 n-1 nE(X 2 1 )-nE( X 2 1 n-1 n(σ 2 2 )-n 2 n 2 2 non biaisé Var(

X)=V ar

1 n n i=1 X i 1 n 2 Var n i=1quotesdbs_dbs1.pdfusesText_1

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