Inférence basée sur la vraisemblance
Objectifs d’apprentissage
- Apprendre la terminologie associée à l’inférence basée sur la vraisemblance.
- Dériver des expressions explicites pour l’estimateur du maximum de vraisemblance de modèles simples.
- En utilisant l’optimisation numérique, obtenir des estimations de paramètres et leurs erreurs-type en utilisant le maximum de vraisemblance.
- Utiliser les propriétés de la vraisemblance pour les grands échantillons afin d’obtenir des intervalles de confiance et les propriétés des tests statistiques.
- Utiliser les critères d’information pour la sélection des modèles.
Contenu
- Notes de cours: chapitre 3 (Inférence basée sur la vraisemblance)
En classe
- Diapositives (pdf et code)
- Démo R
Diapositives
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Après le cours
Lectures additionnelles
- Understanding Maximum Likelihood par Kristoffer Magnusson
- Davison (2003), chapitre 4
Références
Davison, A. C. (2003). Statistical models. Cambridge University Press.