Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.
Explore les défis des études observationnelles, en soulignant l'importance de la randomisation et de l'analyse de sensibilité pour tirer des conclusions valables à partir de «données trouvées».
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.
Explore les régressions OLS pour les prix des maisons, couvrant les valeurs aberrantes, les observations influentes, les spécifications du modèle et les stratégies de sélection.
Couvre l'identification et la spécification du modèle dans l'analyse des séries chronologiques, y compris les modèles d'EI et l'estimation des moindres carrés.
Couvre la décomposition fonctionnelle avec la correspondance des motifs dans Scala pour accéder aux données hétérogènes dans une hiérarchie de classes.
Explore la surveillance spatialement dense de la qualité de l'air et de l'eau dans les zones urbaines, en soulignant l'importance de la surveillance de l'environnement et de la mise en valeur de divers systèmes de capteurs.