Concept
Régression de Poisson
Séances de cours associées (102)
Estimation : Erreur moyenne de taille et renseignements sur le pêcheur
Explique l'estimation par l'erreur moyenne au carré et l'information de Fisher dans le contexte des filtres adaptatifs et des distributions exponentiées.
Suréquipement, validation croisée et régularisation
Explore la complexité du modèle, le surajustement et le rôle de la validation croisée et de la régularisation dans l'apprentissage automatique.
Analyse de survie : Modélisation et estimation
Couvre l'analyse des données de survie, la régression de Cox, l'estimateur de Kaplan-Meier et le test de log-rank.
Variables instrumentales : intuition et estimation
Couvre les variables instrumentales, abordant les problèmes d'endogénéité dans l'analyse de régression à travers des techniques d'estimation et des exemples pratiques.
Régression moderne : estimation maximale de vraisemblance
Explore l'estimation du maximum de vraisemblance, la vraisemblance du log de profil, l'inférence sur les coefficients, la quasi-vraisemblance, la comparaison de modèle et la méthode REML.
Régularisation : Promouvoir des solutions optimales
Couvre la régularisation dans les problèmes les moins carrés, favorisant des solutions optimales tout en s'attaquant à des défis comme la non-unité, le mauvais conditionnement et le sur-ajustement.
Régression logistique et régression polynomiale
Introduit une régression logistique pour la classification binaire et une régression polynomiale sur des variables polynomiales.
Random Walks sur des espaces discrets
Explore les promenades aléatoires sur des espaces discrets et leurs propriétés, y compris les variables aléatoires multivariées et les distributions de Poisson.
NGS Data Analysis: Outils et modèles
Explore des outils et des modèles pour l'analyse de données de séquençage de nouvelle génération, couvrant les technologies de séquençage de l'ADN, les pipelines d'analyse de données et les modèles statistiques.