Non-efficacité et non-gaussianité asymptotiques d'un estimateur du maximum de vraisemblance à fort rapport signal sur bruit - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2003

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.
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inria-00444823 , version 1 (07-01-2010)

Identifiants

  • HAL Id : inria-00444823 , version 1

Citer

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. ⟨inria-00444823⟩
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