Essais fondés sur la projection en régression fonctionnelle longitudinale
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Couvre les probabilités, les variables aléatoires, les attentes, les GLM, les tests d'hypothèse et les statistiques bayésiennes avec des exemples pratiques.
Couvre les aspects essentiels du génie logiciel, en se concentrant sur la compréhension des étapes du développement de programmes et de la gestion des erreurs.
Explore les modèles thématiques, les modèles de mélange gaussien, la répartition des dirichlets latents et l'inférence variationnelle dans la compréhension des structures latentes à l'intérieur des données.
Explorer la densité de calcul des états et l'inférence bayésienne à l'aide d'un échantillonnage d'importance, montrant une variance inférieure et la parallélisation de la méthode proposée.
Explore la stabilité transitoire dans les systèmes d'alimentation, en analysant la stabilité pendant les états de pré-défaillance, de panne et d'après-défaillance.
Fournit une vue d'ensemble des réseaux électriques, du calcul du flux de puissance, des composants, de la maintenance de la fréquence et des effets de consommation.
Couvre les exercices corrigés de l'examen 2020 dans le domaine de la robotique, y compris des sujets tels que la précision, la vitesse, les moteurs à courant continu, le rapport d'engrenage optimal, la dynamique des bras de robot, les encodeurs et la cinématique.
Couvre les moindres carrés pondérés itératifs, la régression de Poisson et l'analyse bayésienne des données sur l'orge de printemps à l'aide de modèles mixtes.
Couvre les bases de la conception et de l'analyse expérimentales, en mettant l'accent sur les techniques statistiques comme l'ANOVA, la régression, la médiation et la modération.
Explore linférence de vraisemblance maximale, comparant les modèles basés sur les ratios de vraisemblance et démontrant avec un exemple de pièce de monnaie.
