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.
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.
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.
Explore la théorie des valeurs extrêmes, en se concentrant sur la distribution maximale et les différents types de distributions en fonction des paramètres de forme.
Présente les bases de l'analyse et de la gestion des risques en génie civil, couvrant les distributions, les rappels statistiques et les techniques d'interprétation mathématique.
Introduit les bases de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité.
Couvre lalgorithme IWLS pour obtenir des MLE dans les modèles de régression et discute de la statistique du rapport de vraisemblance et de la déviance dans lajustement du modèle.
Explore le théorème de Bayes pour la détection de pièces défectueuses, les variables aléatoires discrètes et les fonctions de distribution, avec des exemples pratiques et des exercices.
Couvre la définition de la distribution gaussienne multivariée et de ses propriétés, y compris la fonction génératrice de moment et les combinaisons linéaires de variables.
