Mediaspace scheduled maintenance: Aug 25, 2026 07:00 - 12:00 AM. During this time, videos will be temporarily unavailable. Check status updates.

Recherche

Afficher tous les résultats pour

Accueil

Séance de cours

Modèles paramétriques : Estimation et optimisation

À propos
Confidentialité
Mentions légales

Graph Chatbot

Séances de cours associées (38)

Intervalles de confiance : définition et estimation

Explique les intervalles de confiance, les méthodes d'estimation des paramètres et le théorème de la limite centrale dans l'inférence statistique.

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.

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.

Inférence statistique: Modèles linéaires Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore l'inférence statistique pour les modèles linéaires, couvrant l'ajustement du modèle, l'estimation des paramètres et la décomposition de la variance.

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

Couvre l'inférence, la construction de modèles, la sélection de variables, la robustesse, la régression régularisée, les modèles mixtes et les méthodes de régression.

L'essentiel de l'apprentissage supervisé Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Introduit les bases de l'apprentissage supervisé, en mettant l'accent sur la régression logistique, la classification linéaire et la maximisation de la probabilité.

Théorie statistique : estimation maximale de vraisemblance Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la cohérence et les propriétés asymptotiques de l’estimateur de vraisemblance maximale, y compris les défis à relever pour prouver sa cohérence et construire des estimateurs de type MLE.

Régression: Linéaire simple et multiple Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la régression linéaire simple et multiple, y compris l'estimation des moindres carrés et le diagnostic du modèle.

Apprentissage supervisé : Maximisation des probabilités Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre l'apprentissage supervisé par la maximisation de la probabilité pour trouver les paramètres optimaux.

Les bases de la régression linéaire Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre les bases de la régression linéaire, y compris les estimateurs OLS, les tests d'hypothèse et les intervalles de confiance.

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.

Régression moderne: données d'orge de printemps Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

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.

Modélisation de régression : Sélection de variable Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explore la modélisation de régression, en mettant laccent sur limportance de linterprétation et de la prédiction dans la construction de modèles.

Les moindres carrés récursifs Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Explique l'algorithme Recursive des moindres carrés pour la mise à jour des estimations des paramètres dans les modèles de régression linéaire.

Régression Reloaded: Construction de jeu de données synthétiques et estimation des paramètres Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la construction d'un ensemble de données synthétiques pour la régression linéaire et l'estimation des paramètres de vérité au sol.

Détecter et corriger les erreurs de paramètres dans les réseaux électriques Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre la détection et la correction des erreurs de paramètres dans les réseaux électriques, en mettant l'accent sur les propriétés statistiques, l'identification des erreurs, l'efficacité de calcul, l'analyse de sensibilité et l'estimation robuste de l'état.

Sexing Guppy Fish: Règles d'inférence et de décision bayésiennes Connectez-vous à Mediaspace pour regarder cette vidéo

Couvre le sexage des poissons guppy en utilisant l'inférence bayésienne et les règles de décision.

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

Couvre les concepts fondamentaux de l'apprentissage automatique, y compris la classification, les algorithmes, l'optimisation, l'apprentissage supervisé, l'apprentissage par renforcement et diverses tâches telles que la reconnaissance d'images et la génération de texte.

Page 2 sur 2