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Échantillonnage : Estimation de la probabilité maximale exogène pondérée

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Séances de cours associées (37)

Régression linéaire : Fondements Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire, des variables instrumentales, de l'hétéroscédasticité, de l'autocorrélation et de l'estimation du maximum de vraisemblance.

Échantillonnage: traitement DT-temps des signaux CT Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'importance de l'échantillonnage dans le traitement du signal, y compris le théorème d'échantillonnage et la reconstruction du signal.

Signaux et systèmes I: Échantillonnage et reconstruction Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'échantillonnage idéal, la transformation de Fourier, la répétition spectrale et la reconstruction du signal analogique.

Hétéroskédasticité: Ch. 4a Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'hétéroskédasticité en économétrie, en discutant de son impact sur les erreurs standard, les estimateurs alternatifs, les méthodes d'essai et les implications pour les tests d'hypothèses.

Signalisation, instruments et systèmes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les signaux, les instruments et les systèmes, couvrant ADC, Fourier Transform, échantillonnage, reconstruction des signaux, alias et filtres anti-alias.

Modèles linéaires pour la classification: Extensions multi-classes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles linéaires pour la classification multi-classes, en se concentrant sur la régression logistique et les mesures d'évaluation.

Échantillonnage : Reconstruction de signal et Aliasing Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'importance de l'échantillonnage, de la reconstruction du signal et de l'aliasing dans la représentation numérique.

Régression: Linéaire simple et multiple Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire simple et multiple, y compris l'estimation des moindres carrés et le diagnostic du modèle.

Hétéroskédasticité et autocorrélation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'hétéroscédasticité et l'autocorrélation en économétrie, couvrant les implications, les applications, les méthodes de test et les conséquences des tests d'hypothèses.

Introduction à l'échantillonnage Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le concept d'échantillonnage, le théorème d'échantillonnage, la reconstruction du signal et la conversion des signaux analogiques en signaux numériques.

Techniques de Monte Carlo : Échantillonnage et Simulation Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les techniques de Monte Carlo pour l'échantillonnage et la simulation, couvrant l'intégration, l'échantillonnage d'importance, l'ergonomie, l'équilibrage et l'acceptation de Metropolis.

Régression linéaire : bases et applications Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la régression linéaire en utilisant la méthode des moindres carrés pour adapter les points de données à l'équation y = ax + b.

Applications de la méthode des moindres carrés II Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'approximation des données avec des courbes non linéaires en utilisant la méthode des moindres carrés dans les espaces 2D et 3D.

Conversion Analogique-Digitale: Fondamentaux Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les bases des processus de conversion analogique-numérique et numérique-analogique, y compris l'échantillonnage et le codage.

Estimation de la fréquence (théorie)Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la théorie des méthodes numériques pour l'estimation des fréquences sur les signaux déterministes, y compris la série et la transformation de Fourier, la transformation de Fourier discret et le théorème d'échantillonnage.

Réseaux Convolutifs : Motivation & Idées Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la motivation et les idées derrière les réseaux convolutifs, en mettant l'accent sur le partage du poids et la mise en commun des couches.

Modèles multiniveaux: Partie 2 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les techniques avancées de modélisation à plusieurs niveaux, y compris l'adaptation de modèles distincts, l'estimation des coefficients et la vérification des résidus pour l'évaluation des modèles.

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