Deux approches de la minimaxité des estimateurs bayésiens - Mezoued, Fatiha
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Dans ce livre, nous nous intéressons à la détermination des estimateurs Bayésiens qui améliorent l'estimateur standard X du vecteur moyenne. Notre but est de déterminer des lois a priori telles que l'estimateur de Bayes associé domine l'estimateur standard X (et est donc minimax), ce travail s'effectue dans le cas d'une distribution générale à symétrie sphérique qui appartient à la classe de Berger et sous coût quadratique.

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Produktbeschreibung
Dans ce livre, nous nous intéressons à la détermination des estimateurs Bayésiens qui améliorent l'estimateur standard X du vecteur moyenne. Notre but est de déterminer des lois a priori telles que l'estimateur de Bayes associé domine l'estimateur standard X (et est donc minimax), ce travail s'effectue dans le cas d'une distribution générale à symétrie sphérique qui appartient à la classe de Berger et sous coût quadratique.
Autorenporträt
Fatiha MEZOUED est maître de conférences à l'Ecole Nationale Supérieures de Statistique Appliquée à Alger, titulaire d'un doctorat en statistique mathématique, obtenu sous la direction du professeur Dominique FOURDRINIER de l'université de Rouen (France) et en collaboration avec le professeur William E. strawderman de l'université de Rutgers (USA).