Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.
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Explore la méthode des moments, le compromis biais-variance, la cohérence, le principe de plug-in et le principe de vraisemblance dans lestimation de point.
Introduit une estimation de vraisemblance maximale en économétrie, couvrant les principes, les propriétés, les applications et les tests de spécification.
Couvre la méthode des moments pour estimer les paramètres et construire des intervalles de confiance basés sur des moments empiriques correspondant à des moments de distribution.
Explore l'application de Maximum Likelihood Estimation dans les modèles à choix binaire, couvrant les modèles probit et logit, la représentation des variables latentes et les tests de spécification.
Explore l'apprentissage et le contrôle adaptatif des robots à travers SEDS et LPV-DS, mettant l'accent sur la stabilité, la dynamique non linéaire et l'optimisation.
