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Explore les défis que posent les essais multiples dans l'analyse des données génomiques, y compris le contrôle des taux d'erreur, les valeurs de p ajustées, les tests de permutation et les pièges dans les essais d'hypothèses.
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.
Explore GLM, tests statistiques, signaux neuraux et traitement des signaux, couvrant les contrastes, les comparaisons multiples, les tests F, la connectivité fonctionnelle, l'IRMf à l'état de repos et les méthodes multivariées.
Déplacez-vous dans les tests d'hypothèses, couvrant les statistiques d'essais, les régions critiques, les fonctions de puissance, les valeurs p, les tests multiples et les statistiques non paramétriques.
Explore les tests t, les intervalles de confiance, l'ANOVA et les tests d'hypothèse dans les statistiques, en soulignant l'importance d'éviter les fausses découvertes et de comprendre la logique derrière les tests statistiques.
Explore les techniques de décodage des signaux neuraux à l'aide d'interfaces invasives, d'électrodes régénératives et d'électrodes intraneurales pour améliorer le contrôle de la prothèse et réduire la douleur neuroma.
Explore les signaux neuraux, les techniques d'imagerie cérébrale et l'organisation du cerveau, soulignant l'importance de comprendre les méthodes d'imagerie cérébrale et de mesurer les signaux du cerveau de façon non invasive.
Introduit des modèles linéaires dans l'apprentissage automatique, couvrant les bases, les modèles paramétriques, la régression multi-sorties et les mesures d'évaluation.
Explore les défis de sélection de la stratégie, l'évaluation de la performance et les tests statistiques en finance, en soulignant l'importance des portefeuilles de stratégies.
Introduit le test chi-carré pour le test d'hypothèse par rapport aux distributions théoriques, en présentant son application avec des tests d'équité des dés.
