Sandoval Whittaker
04/14/2024 · Elementary School

Exercice 6 1. Soit \( X_{j} \) une variable gaussienne de la loi \( \mathcal{N}\left(\gamma \cdot \vartheta^{2}\right) \). Trouver la borne de Cramér-Rao dans le cas d'estimation \( \vartheta>0 \). Etudier l'EMV et l'estimateur \[ \vartheta_{n}^{*}=\frac{1}{n} \sqrt{\frac{\pi}{2}} \sum_{j=1}^{n}\left|X_{j}-\gamma\right| . \] 2. Soit \( X_{j} \) une variable de la loi Gamma \( \Gamma_{\vartheta, \lambda} \) et \( \lambda \) est connu. Calculer l'EMV du paramètre \( \vartheta \) et comparer sa variance asymptotique avec la borne de Cramér-Rao. 3. Soit \( X_{j} \) une variable de la loi \[ f(\vartheta, x)=\frac{x}{\vartheta} e^{-x^{2} / 2 \vartheta \vartheta} 1_{\{x \geq 0\}} . \]

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### Exercice 6 #### 1. Borne de Cramér-Rao pour une variable gaussienne La borne de Cramér-Rao pour une variable gaussienne est déterminée par l'information de Fisher. Pour l'estimateur \( \vartheta_n^* \), il faut vérifier s'il atteint cette borne. #### 2. Estimation du paramètre \( \vartheta \) pour une loi Gamma L'EMV pour une loi Gamma avec \( \lambda \) connu est \( \hat{\vartheta} = \frac{1}{\lambda} \sum_{j=1}^{n} x_j \), et sa variance asymptotique est comparée à la borne de Cramér-Rao. #### 3. Estimation pour la loi donnée Pour la loi donnée, l'EMV de \( \vartheta \) est calculé en maximisant la log-vraisemblance.

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