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Concept

Marge d'erreur

Séances de cours associées (32)

Méthodes de runge-Kutta: approximation des équations différentielles

Couvre les étapes de la méthode Runge-Kutta explicite pour approximer y(t) avec des explications détaillées.

Essais d'hypothèse et intervalles de confiance

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

Intervalles de confiance: Marges, couverture, pivots

Explique les marges d'erreur, de couverture et de pivots dans la construction des intervalles de confiance pour les paramètres scalaires.

Estimation des paramètres

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

Intervalles de confiance : Estimation gaussienne

Explore les intervalles de confiance, l'estimation gaussienne, l'inégalité Cramér-Rao et les estimations maximales de vraisemblance.

Modèles linéaires généralisés II: Extensions GLM

Couvre les sujets avancés dans les modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur les fonctions de liaison, les distributions d'erreurs et l'interprétation des modèles.

Prédicteur de Kalman à l'état stable: exemples et comparaison

Discute du prédicteur de Kalman à l'état d'équilibre, fournit des exemples et compare le filtrage de Luenberger et de Kalman.

Analyse d'étalonnage des débitmètres

Couvre l'analyse des étalonnages pour les débitmètres et les paramètres tels que la température atmosphérique, la pression, l'humidité et le calendrier.

Statistiques et conception expérimentale

Explore la probabilité conditionnelle, les études de Framingham, la taille de l'effet, le test t et l'erreur d'échantillonnage dans les statistiques.

Régression linéaire : estimation et inférence

Explore l'estimation de régression linéaire, les hypothèses de linéarité et les tests statistiques dans le contexte de la comparaison de modèles.

La généralisation dans l'apprentissage profond

S'insère dans le compromis entre la complexité du modèle et le risque, les limites de généralisation, et les dangers d'un ajustement excessif des classes de fonctions complexes.

Incertitude et chiffres significatifs

Explique les intervalles de confiance, la marge d'erreur, les pivots et les chiffres significatifs dans l'estimation statistique.

Spécification du modèle: Le terme d'erreur MOOC: Introduction aux modèles de choix discrets

Déplacez-vous dans le modèle de choix binaire, la spécification de terme d'erreur et les propriétés de distribution d'Extreme Value.

Programmation Python : Gestion de fichiers et exceptions

Explore la gestion des fichiers et les exceptions dans la programmation Python, couvrant la lecture, l'écriture et les stratégies de gestion des erreurs.

Estimation statistique: Propriétés et distributions MOOC: Introduction aux modèles de choix discrets

Explore l'estimation statistique des paramètres, la précision de l'échantillon et les propriétés des variables de Bernoulli.

Sélection du modèle : Généralisation et Validation

Explore la généralisation, la sélection des modèles et la validation dans l'apprentissage automatique, en soulignant l'importance de l'évaluation impartiale des modèles.

Ingénierie pratique 1: Traitement du signal

Explore des sujets avancés d'ingénierie logicielle et de traitement du signal en utilisant des listes paresseuses pour construire un synthétiseur sonore à partir de zéro.

Dérivation du modèle logit MOOC: Introduction aux modèles de choix discrets

Explique la dérivation du modèle logit dans les modèles de choix, couvrant les termes d'erreur, les ensembles de choix et les conditions de disponibilité.

Correction d'erreur quantique : Code du shor Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les principes de correction d'erreur quantique, en se concentrant sur le code de correction d'erreur quantique de Shor.

Intégration numérique: suite Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les méthodes d'intégration numérique, en mettant l'accent sur les règles trapézoïdales, le degré d'exactitude et l'analyse des erreurs.