Kursen behandlar följande områden:
− minimumvariansskattning
− Cramér-Rao-gräns
− bästa väntevärdesriktig linjärskattning
− maximum likelihood-skattning
− minstakvadratmetoden
− momentmetoden
− bayesiansk skattning
− utvidgningar för komplexvärda data och parametrar.
Efter godkänd kurs ska studenten kunna
− redogöra för skillnaden mellan klassisk och bayesiansk estimering
− beskriva begrepp som väntevärdesriktig estimator, estimatorvarians och -effektivitet
− förklara begreppet tillräcklig statistik och dess betydelse för minimalvariansskattning
− formulera systemmodeller och parameterskattningsproblem och härleda motsvarande Cramér-Rao-gränser och tillräcklig statistik
− tillämpa lämpliga estimatorer (inkluderande linjära, minsta-kvadrat, maximum likelihood, momentmetoden och maximum aposteriori) efter att ha tagit hänsyn till skattningsnoggrannhet och komplexitet
− arbeta med både reell- och komplexvärda data
− reflektera över hållbarhets- och jämlikhetsaspekter samt etiska frågor relaterat till kursinnehållet och dess användning.