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Séances de cours associées (60)

Théorie statistique : Cramér-Rao Bound & Hypothesis Testing Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la limite de Cramér-Rao, les tests d'hypothèses et l'optimalité en théorie statistique.

Estimateurs et intervalles de confiance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le biais, la variance, les estimateurs non biaisés et les intervalles de confiance dans l'estimation statistique.

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.

Modèles statistiques et estimation des paramètres Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles statistiques, l'estimation des paramètres et les distributions d'échantillonnage dans les probabilités et les statistiques.

Estimateurs et biais Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les estimateurs, les biais et l'efficacité des statistiques, en mettant l'accent sur le compromis entre biais et variabilité.

Estimation des paramètres : intervalles de confiance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les paramètres d'estimation à travers des intervalles de confiance en régression linéaire et en statistiques.

Estimation des points dans les statistiques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le concept d'estimation ponctuelle dans les statistiques, en se concentrant sur les méthodes d'estimation des paramètres inconnus à partir d'un échantillon donné.

Estimateur de variance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'estimation de la variance, la création d'estimateurs personnels, la correction du biais et la compréhension de l'erreur carrée moyenne dans l'analyse statistique.

Estimation maximale de la probabilité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit une estimation de la probabilité maximale pour l'estimation des paramètres statistiques, couvrant le biais, la variance et l'erreur carrée moyenne.

Principes de base de l'estimation ponctuelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la méthode des moments, le compromis biais-variance, la cohérence, le principe de plug-in et le principe de vraisemblance dans lestimation de point.

Éléments de la statistique : Probabilité, distribution et estimation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie des probabilités, les distributions et l'estimation dans les statistiques, en mettant l'accent sur la précision, la précision et la résolution des mesures.

Familles spéciales de modèles Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'exhaustivité, la suffisance minimale et les modèles statistiques spéciaux, en se concentrant sur les familles exponentielles et de transformation.

Le phénomène Stein et la superefficacité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Estimateur de Bayes, recuit simulé et EM Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'estimateur de Bayes, le recuit simulé et la ME pour l'estimation des paramètres.

Régression linéaire : ajustement du modèle et estimation des paramètres Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique la décomposition de la somme totale des carrés, lajustement du modèle et lestimation des paramètres en régression linéaire.

Distributions et dérivés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les distributions, les dérivés, la convergence et les critères de continuité dans les espaces de fonctions.

Ergodicité géométrique : diagnostics de convergence Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le concept d'ergodicité géométrique dans le contexte du diagnostic de convergence pour les chaînes de Markov.

Bases du modèle de régression linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire, la méthode OLS, les valeurs prédites, les résidus, la notation matricielle, la bonté d'adaptation, les tests d'hypothèse et les intervalles de confiance.

Distributions de probabilité: Bases et propriétés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases des distributions de probabilité, y compris la moyenne, la variance et les propriétés des variables aléatoires.

Théorie statistique : inférence et suffisance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

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