Couvre la théorie derrière l'estimation maximale de la vraisemblance, en discutant des propriétés et des applications dans le choix binaire et des modèles multiréponses ordonnées.
Explore l'application de Maximum Likelihood Estimation dans les modèles à choix binaire, couvrant les modèles probit et logit, la représentation des variables latentes et les tests de spécification.
Couvre l'analyse des données jacamar, les modèles de données sur le tabagisme et les défis liés aux modèles log-linéaires dans les données sur les déficiences visuelles.
Explore l'interprétation des réponses binaires, les fonctions de liaison, la régression logistique et la sélection des modèles à l'aide de déviances et de critères d'information.
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.
Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.
Explore l'indépendance statistique, la corrélation, les fonctions de Gauss, l'estimation de la probabilité et les modèles de mélange gaussien pour le regroupement.
Introduit la méthode généralisée des moments (GMM) en économétrie, en se concentrant sur son application dans les modèles destimation des variables instrumentales et de tarification des actifs.
Explore les modèles linéaires, la régression, la prédiction multi-sorties, la classification, la non-linéarité et l'optimisation basée sur le gradient.
Introduit une estimation de la probabilité maximale pour l'estimation des paramètres statistiques, couvrant le biais, la variance et l'erreur carrée moyenne.
Couvre les méthodes pour définir la tempête de conception, la distribution empirique des maxima de pluie, la distribution de Gumbel, et les relations intensité-durée-fréquence.
Couvre les bases de la régression linéaire et la façon de résoudre les problèmes d'estimation en utilisant les moindres carrés et la notation matricielle.