Explore linférence de vraisemblance maximale, comparant les modèles basés sur les ratios de vraisemblance et démontrant avec un exemple de pièce de monnaie.
Couvre le concept d'estimation ponctuelle dans les statistiques, en se concentrant sur les méthodes d'estimation des paramètres inconnus à partir d'un échantillon donné.
Couvre l'analyse des étalonnages pour les débitmètres et les paramètres tels que la température atmosphérique, la pression, l'humidité et le calendrier.
Explore la modélisation des signaux neurobiologiques avec les chaînes Markov, en mettant l'accent sur l'estimation des paramètres et la classification des données.
