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Séances de cours associées (58)

Séance de révision : Module 1 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des statistiques inférentielles, couvrant l'échantillonnage, la tendance centrale, la dispersion, les histogrammes, les scores z et la distribution normale.

Fonctions de masse binomiale et de poisson Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les fonctions de masse binomiale et de Poisson, calculant les probabilités et discutant des fonctions de distribution des variables aléatoires.

Théorie statistique : estimation maximale de vraisemblance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la cohérence et les propriétés asymptotiques de l’estimateur de vraisemblance maximale, y compris les défis à relever pour prouver sa cohérence et construire des estimateurs de type MLE.

Bloc tiré par un ressort Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la dynamique d'un bloc tiré par un ressort dans diverses conditions.

Métronome vertical : équilibre et stabilité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'équilibre et la stabilité d'un système de métronome vertical avec des ressorts.

Hypothèse de thermalisation d'état propre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'hypothèse de thermalisation d'état propre dans les systèmes quantiques, en mettant l'accent sur la théorie de la matrice aléatoire et le comportement des observables dans l'équilibre thermique.

Modèles linéaires généralisés : un bref examen Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Fournit un aperçu des modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur les modèles de régression logistique et de Poisson, et leur mise en oeuvre dans R.

Probabilités fondamentales Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des concepts fondamentaux de probabilité, y compris des événements, des compléments, des probabilités conditionnelles et des variables aléatoires.

Sans titre Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Limites rigoureuses : Phases isotropes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les limites supérieures et inférieures rigoureuses pour les composites de phase isotrope et leur arrangement de microstructure, en se concentrant sur les plaques stratifiées et les relations contrainte-déformation.

Modèles de mélange gaussien et signaux sonores Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles de mélange gaussien et dénigre les signaux bruyants à l'aide d'une approche probabiliste.

Modélisation de données dans les neurosciences: Meenakshi Khosla Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Par Meenakshi Khosla explore la modélisation basée sur les données dans les neurosciences naturalistes à grande échelle, en mettant l'accent sur la représentation de l'activité cérébrale et les modèles de calcul.

Estimation des erreurs dans LHS Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'estimation des erreurs dans l'échantillonnage hypercube latin, en soulignant l'importance d'une estimation précise de la variance.

Maximisation des attentes : paramètres d'apprentissage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'algorithme de maximisation des attentes pour l'apprentissage des paramètres et la gestion des variables inconnues.

Comprendre le risque et l’incertitude Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le risque, l'incertitude, les probabilités subjectives et la prise de décision selon différents scénarios.

Eléments de statistiques: Insuffisance de mémoire, Processus stationnaires, Estimation à l'aide de MLE Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le manque de mémoire dans les distributions, les processus stationnaires et l'estimation à l'aide de MLE.

Martingales et le mouvement brownien: laisser des intervalles et une distribution maximale Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le temps moyen pendant lequel un mouvement brownien quitte un intervalle et la distribution maximale.

Extremes Bayésiens: Chaîne Markov Monte Carlo Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les techniques bayésiennes pour les problèmes de valeur extrême, y compris l'inférence de la chaîne Markov Monte Carlo et de Bayesian, en soulignant l'importance de l'information antérieure et l'utilisation des graphiques.

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