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Régression logistique: Modélisation des variables de réponse binaire

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Séances de cours associées (56)

MLE Applications: Modèles à choix binaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Théorie de la vraisemblance maximale et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie de la probabilité maximale, les applications et les principes de test d'hypothèse en économétrie.

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

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.

Modèles linéaires pour la classification: Régression logistique et SVM Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires pour la classification, en se concentrant sur la régression logistique et les machines vectorielles de support.

Théorie statistique: Inférence et optimisation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Il explore la construction de régions de confiance, les tests d'hypothèse inversés et la méthode pivot, en soulignant l'importance des méthodes de probabilité dans l'inférence statistique.

Vérification du modèle et des résidus Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la vérification du modèle et les résidus dans lanalyse de régression, en soulignant limportance des diagnostics pour assurer la validité du modèle.

Réponse binaire : Link Functions Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

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.

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.

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.

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.

Modèles spatiaux latents : Inférence et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles spatiaux latents, les représentations en réseau, les décompositions spectrales et les méthodes d'estimation des paramètres.

Spin Glasses et estimation bayésienne Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Régression moderne: modèles statistiques et analyse des données Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit une analyse de régression, couvrant les modèles linéaires et non linéaires, la régression de Poisson et l'analyse du temps de défaillance à l'aide de divers ensembles de données.

Modèles marginaux : interprétation et application Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles marginaux dans la régression moderne, en mettant laccent sur linterprétation et lapplication dans lanalyse statistique.

Valeurs extrêmes : Cadre d'applications et de probabilités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les valeurs extrêmes dans les variables aléatoires, les applications dans les facteurs environnementaux, la modélisation de la fiabilité, la distribution maximale des blocs et la distribution générale de la valeur extrême.

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.

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.

Biostatistique appliquée: analyse des données bivariées Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse des données bivariées dans les biostatistiques appliquées, couvrant la corrélation, la régression, la sélection des modèles et le diagnostic.

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