Introduit une estimation de vraisemblance maximale en économétrie, couvrant les principes, les propriétés, les applications et les tests de spécification.
Explore l'indépendance statistique, la corrélation, les fonctions de Gauss, l'estimation de la probabilité et les modèles de mélange gaussien pour le regroupement.
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.
Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.
Explore la stationnarité dans les processus stochastiques, en montrant comment les caractéristiques statistiques restent constantes au fil du temps et les implications sur les variables aléatoires et les transformées de Fourier.
Introduit les types de variables, la distribution multinomiale, les caractéristiques des données, les formes des densités, la corrélation et les méthodes de visualisation des données.
Introduit la conception expérimentale en biostatistiques, couvrant le processus de recherche, les tests d'hypothèses, la modélisation ANOVA et l'interprétation des résultats.
Explore l'hétérodiffusion, y compris la diffusion d'électrolytes dans les liquides et les solides, l'autodiffusion et les facteurs influençant les taux de diffusion.
Présente les principes fondamentaux de la simulation stochastique, couvrant l'organisation des cours, les modèles de file d'attente, les finances, les statistiques, la physique et les détails des examens.