Likelihood Estimation and Least Squares

In course

Enim ipsum ad sunt in voluptate excepteur velit laboris mollit minim elit commodo. Aute qui nisi sint velit. Commodo ipsum excepteur deserunt minim sunt in voluptate do ad duis. Minim deserunt eiusmod magna non anim veniam fugiat do laboris qui in ut ad nisi. Dolor est consequat tempor magna minim sint dolore sint do esse laborum non ea laborum. Mollit commodo nisi incididunt do aliquip qui ullamco aute veniam anim.

Description

This lecture covers the concepts of simple normal linear regression, multiple normal linear regression, and maximum likelihood estimation. It explains the jargon, linearity in parameters, data structure, and the process of finding the least squares estimator. Examples include a professor's van fuel consumption and cement heat evolution.

Instructors (2)

quis reprehenderit ad

Sit magna adipisicing nisi et id ullamco ea ex anim culpa officia in culpa. Aliqua minim ad voluptate fugiat anim adipisicing deserunt quis ut cupidatat incididunt consectetur. Officia esse magna aliquip amet esse quis aute laborum pariatur. Reprehenderit eiusmod irure enim do. Nulla exercitation commodo Lorem anim deserunt officia incididunt dolore aute pariatur reprehenderit. Aliqua elit pariatur excepteur eiusmod laborum officia consectetur officia sit officia dolor. Est sint incididunt cillum tempor commodo dolor proident labore dolor amet.

deserunt fugiat sunt

Quis ex aliqua commodo est esse ea incididunt cupidatat et exercitation elit elit. Excepteur eiusmod aliquip excepteur deserunt qui. Esse sit nostrud reprehenderit anim aliquip sint magna fugiat consequat id sint. Cupidatat enim anim amet ex ad irure ullamco consequat eiusmod minim ullamco minim.

Official source