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Statistiques à variables multiples : distribution normale

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Séances de cours associées (58)

Théorème des limites centrales: Illustration et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le théorème de la limite centrale et ses applications dans l'analyse statistique.

Principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Présente les principes fondamentaux de l'apprentissage supervisé, y compris les fonctions de perte et les distributions de probabilité.

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.

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.

Transformations des variables Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le calcul des fonctions de distribution cumulative et des fonctions de densité de probabilité pour les variables aléatoires transformées.

Sparsest Cut : le théorème de Bourgain Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le théorème de Bourgain sur la coupe la plus clairsemée dans les graphes, en mettant l'accent sur la sémimétrie et l'optimisation des coupes.

Explore la similarité de la matrice, la diagonalisation, les polynômes caractéristiques, les valeurs propres et les vecteurs propres dans l'algèbre linéaire.

Algèbre linéaire: décomposition matricielle et changement de base Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'algorithme de décomposition matricielle et de changement de base en algèbre linéaire.

Transformation des variables aléatoires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la transformation des variables aléatoires, des moments communs, de la covariance et de la variance.

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.

Statistiques: Analyse exploratoire des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases statistiques, y compris l'analyse des données et la théorie des probabilités, en mettant l'accent sur la tendance centrale, la dispersion et les formes de distribution.

Modèles linéaires généralisés Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvertures Modèles linéaires généralisés, probabilité, déviance, fonctions de liaison, méthodes d'échantillonnage, régression de Poisson, surdispersion et modèles de régression alternatifs.

Fondements du traitement des signaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les fondamentaux du traitement des signaux, y compris les signaux de temps discrets, la factorisation spectrale et les processus stochastiques.

Équivalence de la matrice et forme Échelon de ligne réduite Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'équivalence matricielle, la consistance, la génération de rangées et la réduction des implications de la forme des échelons de rangée.

Variables aléatoires et covariance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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Applications linéaires et matrices Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la relation entre les applications linéaires et les matrices, en mettant l'accent sur le processus de conversion entre elles.

QR de factorisation : processus Gram-Schmidt Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le théorème QR de factorisation et la méthode Gram-Schmidt pour les bases orthonormales.

Généralisation de la modification des matrices de base Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases linéaires de l'algèbre, y compris les matrices, le changement de base et les matrices inversées.

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