Статистика, прикладной поток 5. Экспоненциальный класс распределений. Сравнение оценок

00:07 - 2.6 Экспоненциальный класс распределений 08:07 - Пример 16:43 - Достаточная статистика 22:15 - Достаточное условие принаадлежности 27:34 - Примеры 30:22 - Набор условий 35:57 - Следствия 37:12 - Мат. ожидание и дисперсия достаточной статистики 43:45 - Единственность оценки максимального правдоподобия 49:30 - Выполнение условий регулярности L1-L9 57:17 - 2.7 Сравнение оценок 59:28 - Функция потерь 1:06:56 - Штраф, функция риска 1:11:37 - Примеры - MSE, MAE 1:22:14 - Подходы к сравнению оценок. Равномерный подход. 1:30:53 - bias-variance разложение 1:36:34 - Байесовский подход 1:40:19 - Минимаксный подход 1:43:48 - Асимптотический подход 1:52:39 - Ссимптотическая эффективность ОМП Весь плейлист: https://www.youtube.com/playlist?list=PL4_hYwCyhAvZvgkhCpw0XFqkSoJnMcm4X Страница курса: https://mipt-stats.gitlab.io/jekyll/update/2019/09/02/statistics-applied.html Дата лекции: 30.09.2019 Лектор: Никита Волков Снимал и монтировал: Гликин Алексей