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Séances de cours associées (31)

Sans titre

Comprendre les statistiques et le design expérimental

Couvre la théorie des probabilités de base, la théorie de la détection des signaux, les statistiques et les méta-statistiques, expliquant la taille des effets, la puissance et les tests d'hypothèses.

Optimisation et asymptotique

Explore l'optimalité de l'estimateur des moindres carrés et sa grande distribution d'échantillons.

Essais d'hypothèse et intervalles de confiance

Couvre les tests d'hypothèses, la puissance, les intervalles de confiance et les considérations de petits échantillons.

Statistiques multivariées: Wishart et Hotelling T2

Explore la distribution de Wishart, les propriétés des matrices de Wishart, et la distribution de T2 de Hotelling, y compris la statistique T2 de deux exemples Hotelling.

Smith Théorie de la persistance et de la dynamique

Couvre la théorie Smith dans la persistance et la dynamique des flots, explorant les invariants de la mécanique classique, le théorème Poincaré-Birkhoff et la conjecture Hofer-Zehnder.

Estimation des paramètres

Discute de l'estimation des paramètres, y compris les vérifications, la qualité, la distribution et les propriétés statistiques des estimations.

Méthodes d'estimation dans les probabilités et les statistiques

Discute des méthodes d'estimation en probabilité et en statistiques, en se concentrant sur l'estimation du maximum de vraisemblance et les intervalles de confiance.

Théorème de Gauss-Markov: Estimation optimale

Explore le Théorème Gauss-Markov et l'optimalité des Estimateurs des moindres places dans le modèle linéaire gaussien.

Comprendre les statistiques et le design expérimental

Couvre les statistiques, la conception expérimentale, les erreurs, les distributions, les implications de la taille de l'échantillon et les résultats nuls.

Comprendre les statistiques et le design expérimental

Fournit un aperçu de la théorie des probabilités de base, de l'ANOVA, des tests t, du théorème de limite centrale, des métriques, des intervalles de confiance et des tests non paramétriques.

Toutes les probabilités : Basic Bounds, LLN & CLT

Introduit les limites de base, LLN et CLT dans la théorie des probabilités, en mettant l'accent sur la convergence vers la distribution normale.

Analyse discriminante : Règle de Bayes

Couvre la règle discriminante de Bayes pour l'attribution des individus aux populations en fonction des mesures et des probabilités antérieures.

Résistance mécanique statistique: Céramique

Couvre la résistance mécanique statistique en céramique, y compris la statistique de Weibull et le comportement stable de fissuration en compression.

Modèles génériques : auto-attention et transformateurs

Couvre les modèles générateurs en mettant l'accent sur l'auto-attention et les transformateurs, en discutant des méthodes d'échantillonnage et des moyens empiriques.

Distribution normale: Caractéristiques et Z-scores Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les caractéristiques de la distribution normale, les scores Z, la probabilité dans les statistiques inférentielles, les effets d'échantillon et l'approximation de la distribution binomiale.

Test T à deux échantillons Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique le test t à deux échantillons pour comparer les moyennes d'échantillons indépendants, y compris les étapes de test d'hypothèse et le calcul statistique de test.

Distribution normale : caractéristiques et exemples Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les caractéristiques et l'importance de la distribution normale, y compris des exemples et des scénarios de traitement.

Inférence statistique : Intervalles de confiance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la construction d'intervalles de confiance approximatifs en utilisant le théorème de limite centrale pour les grandes tailles d'échantillons.

Théorème des limites centrales: Illustration et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le théorème de la limite centrale et ses implications statistiques dans les variables aléatoires.