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Concept

Data transformation (statistics)

Séances de cours associées (14)

Apprentissage supervisé : classification et régression

Couvre l'apprentissage supervisé, la classification, la régression, les limites de décision, le surajustement, Perceptron, SVM et la régression logistique.

Régression logistique: Modélisation des variables de réponse binaire

Explore la régression logistique pour les variables de réponse binaire, couvrant des sujets tels que l'interprétation du rapport de cotes et l'ajustement du modèle.

Statistiques essentielles: ANOVA

Couvre l'essentiel de l'ANOVA, expliquant son concept, ses calculs, ses hypothèses et l'interprétation des résultats.

Test bidirectionnel ANOVA et Chi-square

Explore l'ANOVA bidirectionnelle, le test du chi carré, la comparaison de modèles et la transformation variable pour l'analyse statistique.

Introduction à l'apprentissage automatique: modèles linéaires

Introduit des modèles linéaires pour l'apprentissage supervisé, couvrant le suréquipement, la régularisation et les noyaux, avec des applications dans les tâches d'apprentissage automatique.

Statistiques essentielles: Le test t

Introduit le test t pour l'évaluation des effets catégoriques sur les résultats quantitatifs, couvrant les tests d'hypothèses, les hypothèses et les tests alternatifs.

Modèle de régression linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le modèle de régression linéaire, les propriétés de l'OLS, les tests d'hypothèse, l'interprétation, les transformations et les considérations pratiques.

Modèle de consommation de dotation stochastique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le modèle de consommation de dotation stochastique, la transformation log-linéaire, la solution de réponse impulsionnelle et les codes Matlab.

Modèles linéaires généralisés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvertures Modèles linéaires généralisés, probabilité, déviance, fonctions de liaison, méthodes d'échantillonnage, régression de Poisson, surdispersion et modèles de régression alternatifs.

Méthodes de régression : Modèle de construction et de diagnostic Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les méthodes de régression, couvrant la construction de modèles, le diagnostic, l'inférence et l'analyse de la variance.

Estimation et analyse de la déviance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre lestimation des paramètres inconnus, lanalyse de lajustement du modèle, la réponse des proies des oiseaux et le diagnostic du modèle.

Statistiques des extrêmes multivariés : Inférence et modèles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la théorie et les applications des extrêmes multivariés, en mettant l'accent sur l'adaptation des modèles marginaux et de dépendance ensemble pour une estimation précise.

Applications linéaires : matrices et transformations Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les applications linéaires, les matrices, les transformations et le principe de superposition.

Statistiques des extrêmes multivariés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les extrêmes limitent les théorèmes, l'analyse statistique de base et les applications aux extrêmes multivariés, soulignant l'importance de comprendre la distribution des maxima.