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Modèles linéaires : Estimation et inférence

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Séances de cours associées (36)

Modèles linéaires généralisés : un bref examen Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Fournit un aperçu des modèles linéaires généralisés, en mettant l'accent sur les modèles de régression logistique et de Poisson, et leur mise en oeuvre dans R.

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.

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.

Méthodes de régression : Modèle de construction et de diagnostic Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les méthodes de régression, couvrant la construction de modèles, le diagnostic, l'inférence et l'analyse de la variance.

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.

Régression linéaire : analyse des données sur l'ozone Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'analyse de régression linéaire des données sur l'ozone à l'aide de modèles statistiques.

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.

Régularisation de l'apprentissage automatique Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit des techniques de régularisation pour éviter une suradaptation dans les modèles d'apprentissage automatique.

Inférence et modèles mixtes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'estimation des points, les intervalles de confiance et les tests d'hypothèses pour les fonctions lisses à l'aide de modèles mixtes et de lissage des splines.

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.

Modèles linéaires et quadratiques de Scheffé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles linéaires et quadratiques de Scheffé en mélangeant des plans et des schémas ternaires, en mettant l'accent sur les contraintes et les représentations.

Modèle linéaire mixte Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le modèle mixte linéaire, y compris les effets fixes et aléatoires, lestimation et les techniques dinférence.

Tests de rapport de vraisemblance: optimisation et extensions Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les tests de ratio de vraisemblance, leur optimalité et les extensions dans les tests d'hypothèses, y compris le théorème de Wilks et la relation avec les intervalles de confiance.

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.

Estimation R : Exemple 100 Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les limites de corrélation, les probabilités, les variables aléatoires et l'inférence statistique à l'aide d'un exemple de dessin à billes.

Représentation des données : PCA Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la représentation des données à l'aide de PCA pour la réduction de la dimensionnalité, en se concentrant sur la préservation du signal et l'élimination du bruit.

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