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Inférence statistique: Décay moyen pondéré et radioactif

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Séances de cours associées (64)

Modèles statistiques: Échantillonnage et tests d'hypothèse

Explore les modèles statistiques, les distributions d'échantillonnage et les tests d'hypothèses à l'aide d'exemples concrets.

Modèles de famille exponentielle réguliers

Explore des modèles familiaux exponentiels réguliers, unifiant des distributions comme Poisson, binomial, et normal dans un cadre commun.

Estimation des paramètres

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

Estimation bayésienne : Aperçu et exemples

Introduit l'estimation bayésienne, qui couvre l'inférence classique par rapport à l'inférence bayésienne, les antécédents conjugués, les méthodes MCMC et des exemples pratiques comme l'estimation de la température et la modélisation de choix.

Inférence bayésienne : Estimation et démystification

Couvre les concepts de démystification, d'estimation et d'inférence bayésienne dans le contexte des statistiques bayésiennes.

Probabilité maximale: Inférence et comparaison du modèle

Explore l'inférence de vraisemblance maximale, la sélection de modèles et la comparaison de modèles à l'aide de ratios de vraisemblance.

Bases de la physique nucléaire: séances d'exercices

Couvre des exercices sur les bases de la physique nucléaire, y compris l'énergie de liaison, les réactions de fission et les activités de désintégration.

Théorie statistique : inférence et suffisance

Explore l'inférence statistique, la suffisance et l'exhaustivité, en soulignant l'importance de statistiques suffisantes et le rôle de statistiques complètes dans la réduction des données.

Probabilité conditionnelle : comprendre les événements et leurs relations

Couvre les probabilités conditionnelles, illustrant comment les événements influencent les probabilités des uns et des autres et leurs applications dans des scénarios réels.

Estimation maximale de la probabilité

Couvre la probabilité maximale d'estimation dans l'inférence statistique, en discutant des propriétés MLE, des exemples et de l'unicité dans les familles exponentielles.

Probabilité maximale : estimation et inférence

Introduit une estimation de la probabilité maximale en discutant de ses propriétés et de ses applications dans l'analyse statistique.

Famille Exponentielle

Couvre les propriétés de la famille exponentielle et l'estimation des paramètres.

Estimation et inférence bayésienne

Couvre démousing, estimation, inférence bayésienne, probabilité, AWGN, et plus encore.

Inférence statistique : Familles et probabilités exponentielles

Explore les familles exponentielles, les fonctions de vraisemblance et la régularité du modèle dans l'inférence statistique.

Statistiques pour Civil Engineering

Couvre les fondamentaux des statistiques, en explorant les modèles probabilistes, la variabilité, l'incertitude et la collecte de données.

Inférence statistique : Paramètres de sélection et de nuisance du modèle

Couvre la sélection des modèles, les paramètres de nuisance et les méthodes d'inférence d'ordre supérieur dans l'inférence statistique.

Essais d'hypothèse

Couvre les tests d'hypothèse, Neyman-Pearson lemma, les courbes ROC, et les tests optimaux avec des exemples et des simulations.

Méthode Monte Carlo : simulation et inférence

Couvre la méthode de Monte Carlo pour les inférences statistiques à laide doutils de simulation et destimateurs de moyenne déchantillon.

Symmétries : symétries C/P/T

Couvre les symétries de l'espace vide, y compris la parité, l'inversion du temps et la conjugaison de charge, avec des exemples de l'électrodynamique quantique.

Modèles de famille exponentielle : Inférence statistique

Couvre les modèles familiaux exponentiels et leurs propriétés statistiques, y compris les statistiques canoniques et les fonctions génératrices de cumul.