Couvre les concepts fondamentaux de la statistique, y compris la théorie de l'estimation, les distributions et la loi des grands nombres, avec des exemples pratiques.
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 distributions de probabilité pour les variables aléatoires dans les études sur la pollution atmosphérique et le changement climatique, couvrant les statistiques descriptives et inférentielles.
Explore l'optimalité dans la théorie de la décision et l'estimation impartiale, en mettant l'accent sur la suffisance, l'exhaustivité et les limites inférieures du risque.
Explore la cohérence et les propriétés asymptotiques de l’estimateur de vraisemblance maximale, y compris les défis à relever pour prouver sa cohérence et construire des estimateurs de type MLE.
Couvre les modèles stochastiques de communication, se concentrant sur les variables aléatoires, les chaînes Markov, les processus Poisson et les calculs de probabilité.
Examine l'estimation non paramétrique à l'aide de l'approche de vraisemblance empirique et discute du calcul des probabilités et de l'estimation empirique.
Introduit le cours d'économétrie FIN-403, mettant l'accent sur l'application pratique de modèles économétriques standards comme les moindres carrés ordinaires (OLS) dans les contextes économiques et financiers.
Couvre la méthode ANOVA, en se concentrant sur la partition de la somme totale des carrés en composantes de traitement et d'erreur, les calculs carrés moyens, les statistiques de Fisher et la distribution F.
