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PCA: Directions de la plus grande variance

Couvre l'APC, trouvant les directions de la plus grande variance, la réduction de dimensionnalité des données et les limites de l'APC.

Intervalle de confiance pour la partition du modèle Bernoulli

Explique comment calculer l'intervalle de confiance pour le paramètre de score dans le modèle Bernoulli.

Intervalles de confiance et T-Test

Explore les intervalles de confiance, les tests T et les tests d'hypothèses, y compris les hypothèses et les régions critiques.

Exploration des données : distribution normale

Explore les stratégies de distribution des données, la modélisation normale et la vérification de la normalité avec des outils graphiques.

Distributions normales

Couvre les caractéristiques et l'importance de la distribution normale dans l'analyse statistique.

Sans titre

Test d'hypothèse statistique: bases et applications

Couvre les bases des tests d'hypothèses statistiques, des valeurs de p, des niveaux de confiance et des tests t.

Fisher Information, Inégalités Cramér-Rao, MLE

Explique l'information Fisher, l'inégalité Cramér-Rao et les propriétés MLE, y compris l'invariance et l'asymptotique.

Vérification du modèle et des résidus

Explore la vérification du modèle et les résidus dans lanalyse de régression, en soulignant limportance des diagnostics pour assurer la validité du modèle.

Classification binaire linéaire

Couvre l'extension de la perte 0-1 aux fonctions de score à valeur réelle et à la régression logistique.