Probabilité et statistiques II: Estimation et essais d'hypothèses
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Examine l'inférence causale, en soulignant l'importance de s'engager dans une ontologie pour tirer des inférences causales et choisir des estimands appropriés.
Explore le phénomène Stein, présentant les avantages du biais dans les statistiques de grande dimension et la supériorité de l'estimateur James-Stein sur l'estimateur de probabilité maximale.
Explore les détecteurs de gaz, de scintillateurs et de semi-conducteurs, les statistiques de comptage et les tests statistiques de détection des rayonnements.
Explore les mesures d'évaluation des modèles, les techniques de sélection, le compromis biais-variance et la gestion des distributions de données biaisées dans l'apprentissage automatique.
Couvre les intervalles de confiance, les tests d'hypothèse, les erreurs standard, les modèles statistiques, la probabilité, l'inférence bayésienne, la courbe ROC, la statistique Pearson, la bonté des tests d'ajustement et la puissance des tests.
Couvre les moments, la variance et les valeurs attendues dans les probabilités et les statistiques, y compris la distribution des jetons dans un produit.
Introduit des concepts d'inférence statistique, en se concentrant sur l'estimation des paramètres, les estimateurs non biaisés et l'estimation moyenne à l'aide de variables aléatoires indépendantes.
