Non-efficacité et non-gaussianité asymptotiques d'un estimateur du maximum de vraisemblance à fort rapport signal sur bruit

Résumé : En théorie de l'estimation, dans le cas d'observations indépendantes de mêmes densités de probabilité, l'efficacité asymptotique en le nombre T d'observations de la méthode du Maximum de Vraisemblance (MV) est un résultat bien connu qui permet d'appréhender ses performances lorsque T est grand. Dans certaines situations, le nombre d'observations peut être faible et ce résultat ne s'applique plus. Dans le cadre du traitement d'antenne et d'une modélisation stochastique des signaux émis par les sources, nous remédions à cette lacune lorsque le Rapport Signal sur Bruit (RSB) est grand. Nous montrons que dans cette situation, l'estimateur du MV est asymptotiquement (en RSB) non-efficace et non-gaussien.
Type de document :
Communication dans un congrès
Colloque GRETSI 2003, 2003, Paris, France. 2003
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Contributeur : Alexandre Renaux <>
Soumis le : jeudi 7 janvier 2010 - 12:28:44
Dernière modification le : jeudi 13 septembre 2018 - 15:24:04
Document(s) archivé(s) le : vendredi 18 juin 2010 - 00:31:11

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Philippe Forster, Pascal Larzabal, Eric Boyer, Alexandre Renaux. Non-efficacité et non-gaussianité asymptotiques d'un estimateur du maximum de vraisemblance à fort rapport signal sur bruit. Colloque GRETSI 2003, 2003, Paris, France. 2003. 〈inria-00444823〉

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