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Statistiques non paramétriques et bayésiennes

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Probabilité maximale : estimation et inférence

Introduit une estimation de la probabilité maximale en discutant de ses propriétés et de ses applications dans l'analyse statistique.

Estimation de la distribution

Couvre l'estimation des distributions à l'aide d'échantillons et de modèles de probabilité.

Distributions d'échantillonnage: Théorie et applications

Explorer les distributions d'échantillonnage, les propriétés des estimateurs et les mesures statistiques pour les applications de la science des données.

Estimateurs et intervalles de confiance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore le biais, la variance, les estimateurs non biaisés et les intervalles de confiance dans l'estimation statistique.

Principes de base de l'estimation ponctuelle Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la méthode des moments, le compromis biais-variance, la cohérence, le principe de plug-in et le principe de vraisemblance dans lestimation de point.

Estimation des paramètres : intervalles de confiance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les paramètres d'estimation à travers des intervalles de confiance en régression linéaire et en statistiques.

Distributions de probabilités dans les études environnementales Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Estimation du regroupement et de la densité Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la réduction de dimensionnalité, l'APC, les techniques de regroupement et les méthodes d'estimation de la densité.

Estimation bayésienne Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les principes fondamentaux de l'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'application du théorème de Bayes dans l'estimation scalaire.

Estimateur de Bayes, recuit simulé et EM Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'estimateur de Bayes, le recuit simulé et la ME pour l'estimation des paramètres.

Analyse de la pollution atmosphérique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explorer l'analyse de la pollution atmosphérique à l'aide de données sur le vent, de distributions de probabilités et de modèles de trajectoire pour l'évaluation de la qualité de l'air.

Régression non paramétrique : estimation basée sur le noyau Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression non paramétrique à l'aide de techniques d'estimation basées sur le noyau pour modéliser des relations complexes entre les variables.

Régression logistique : Interprétation probabiliste Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'interprétation probabiliste de la régression logistique, la régression multinomiale, le KNN, les hyperparamètres et la malédiction de la dimensionnalité.

Modèles de signaux paramétriques : Matlab Practice Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles de signaux paramétriques et les applications Matlab pratiques pour les chaînes de Markov et les processus AutoRegressive.

Modèles de génération profonde Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les modèles générateurs profonds, y compris LDA, auto-encodeurs, GANs et DCGANs.

Régression moderne : estimation maximale de vraisemblance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'estimation du maximum de vraisemblance, la vraisemblance du log de profil, l'inférence sur les coefficients, la quasi-vraisemblance, la comparaison de modèle et la méthode REML.

Simulation stochastique : chaînes de Markov et matrices de transition Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les chaînes de Markov, les matrices de transition et les statistiques bayésiennes en simulation stochastique.

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