1 Fonction de répartion F de la loi normale standard X ∼ N(0, 1) La table (2) La quantité I(θ) définie en (2 4), s'appelle information de Fisher En uti- lisant la
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désigne la tribu des Boréliens de IR, et o`u N(θ) désigne la loi normale de param `etre θ, revient `a 3 3 2 Autres expressions de l'information de Fisher
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si elles proviennent d'une loi normale, tester si plusieurs échantillons proviennent de Il y a en fait un lien entre l'exhaustivité et l'information de Fisher , comme
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Soit X une variable aléatoire suivant une loi normale N(µ, σ) Soit (X1, ,Xn) un échantillon aléatoire de taille n de loi parente X 1 Calculer l'
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tisfait √n(θ∗n(X) − θ0) loi −→ N(0, 1 I(θ0) ), o`u I(θ) est l'information de Fisher 1 5 Comparaison des estimateurs Efficacité Inégalité de Cramer-Rao
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analogue à celle de CRAMER-RAO pour les valeurs entières de a 3) Cas de lois normales ou uniformes a) Soit X une variable aléatoire suivant une loi normale
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vecteur de caractéristiques), dont la loi dépend d'un paramètre inconnu • On note échantillon sur le paramètre : une information de Fisher proche de zero Ex : Pour la distribution normale N( , s), la moyenne et la médiane empiriques
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9 juil 2007 · La variable aléatoire X suit une loi normale d'espérance m et de variance o`u In(θ) l'information de Fisher de θ donnée par l'échantillon, est
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