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Probabilité d'un train à pics

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Méthodes d'estimation dans les probabilités et les statistiques

Discute des méthodes d'estimation en probabilité et en statistiques, en se concentrant sur l'estimation du maximum de vraisemblance et les intervalles de confiance.

Modèles d'intégration et d'incendie généralisés MOOC: Dynamique neuronale - Neuroscience computationnelle des neurones uniques

Explore le modèle d'intégration et d'incendie généralisé et le modèle d'intégration et d'incendie non linéaire.

Estimation du maximum de vraisemblance : économétrie Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit une estimation de vraisemblance maximale en économétrie, couvrant les principes, les propriétés, les applications et les tests de spécification.

Spin Glasses et estimation bayésienne Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les concepts de lunettes de spin et d'estimation bayésienne, en se concentrant sur l'observation et la déduction de l'information d'un système de près.

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.

Inférence de vraisemblance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les moindres carrés pondérés itératifs, la régression de Poisson, les modèles mixtes et la statistique du rapport de vraisemblance.

Théorie statistique : Cramér-Rao Bound & Hypothesis Testing Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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

Explore la théorie et les applications des tests de rapport de vraisemblance dans les tests d'hypothèses statistiques.

Classification des données: Modèles de mélange gaussien Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore les modèles de mélange gaussien pour la classification des données, en mettant l'accent sur la dénigrement des signaux et l'estimation des données originales à l'aide des approches de probabilité et a posteriori.

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.

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.

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