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Concept

Évaluation

Séances de cours associées (30)

Distributions d'échantillonnage : Estimation

Explorer les distributions d'échantillonnage, les méthodes d'estimation et la cohérence dans l'estimation des paramètres.

Contrôle multivariable : Estimation de l'état et rejet des perturbations

Couvre la conception des estimateurs et des contrôleurs pour les systèmes multivariables, en mettant l'accent sur l'estimation de l'état et le rejet des perturbations.

Filtre de Kalman : Estimateur de variance minimale

Explore le filtre de Kalman en tant qu'estimateur de variance minimale et son application dans l'estimation de la position et de la vitesse.

Estimation : Erreur moyenne de taille et renseignements sur le pêcheur

Explique l'estimation par l'erreur moyenne au carré et l'information de Fisher dans le contexte des filtres adaptatifs et des distributions exponentiées.

Estimation linéaire MM SE

Couvre les principes de l'estimation linéaire MM SE et de la minimisation des erreurs en régression linéaire.

Bénéfices et écarts dans l'estimation

Discuter du biais et de la variance dans l'estimation statistique, en explorant le compromis entre l'exactitude et la variabilité.

Filtre de Kalman : Linéarisé vs Extended

Explore les filtres de Kalman linéarisés et étendus, illustrant leur application dans les systèmes non linéaires et l'estimation des paramètres inconnus.

Inférence moyenne-square-Error

Couvre le concept d'inférence moyenne-carré-erreur et d'estimateurs optimaux pour les problèmes d'inférence en utilisant différents critères de conception.

Estimation et prévision dans les séries chronologiques

Explore l'estimation, la prévision et la comparaison de modèles dans l'analyse de séries chronologiques à l'aide d'exemples de données réelles pour motiver l'étude.

Données du panel: corrélation série MOOC: Sujets choisis sur le choix discret

Explore le modèle d'effet de panneau avec des effets fixes et aléatoires, en discutant des défis d'estimation et de l'impact de la corrélation série.

Box-Jenkins Méthodologie: Bâtir des modèles de séries chronologiques

Couvre la méthodologie Box-Jenkins pour construire des modèles de séries chronologiques, y compris l'identification des modèles, les calculs de variance et le diagnostic des modèles.

Densité des États et inférence bayésienne en mathématiques computationnelles

Explorer la densité de calcul des états et l'inférence bayésienne à l'aide d'un échantillonnage d'importance, montrant une variance inférieure et la parallélisation de la méthode proposée.

Critères de sélection du modèle : AIC, BIC, Cp

Explore les critères de sélection des modèles comme l'AIC, le BIC et le Cp en statistique pour la science des données.

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.

Attente conditionnelle : propriétés et exemples Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les propriétés d'attente conditionnelle, les écarts et les exemples dans les applications pratiques.

Orientation du capteur: Introduction à la fusion du capteur Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit l'approche rigoureuse de la fusion des capteurs pour des applications modernes.

Cartographie et coloration : Processus de Poisson Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les théorèmes de la superposition et de la coloration pour les procédés de Poisson.

Transformations des variables Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le calcul des fonctions de distribution cumulative et des fonctions de densité de probabilité pour les variables aléatoires transformées.

Cartographie des processus de Poisson Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique comment q = rw définit un processus Poisson et son intensité.

Détecter et corriger les erreurs de paramètres dans les réseaux électriques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les méthodes de détection et de correction des erreurs de paramètres dans les réseaux électriques à l'aide d'analyses statistiques et d'outils de calcul.