Современная параметрическая статистика. Лекция 5

Программа курса:
1. Параметрическая модель. Оценивание параметров: метод моментов, минимизация расстояния, метод максимального правдоподобия. Неравенство Рао-Крамера.
2. Некоторые параметрические семейства. Примеры. Экспоненциальное семейство.
3. Линейные модели. Теорема Гаусса-Маркова, явление Уилкса.
4. Концентрация оценок квази-максимального правдоподобия.
5. Теорема о локальном мажорировании и следствия из нее.
6. Регуляризация, штраф за негладкость
7. Байесовские оценки: концентрация апостериорной оценки и теорема Бернштейна-фон Мизеса.
8. Полупараметрические оценки и эффективность. Классификация Кодаиры-Энриквеса.