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Explore les répliques, les méthodes de visualisation, les mesures de tendance centrale, les valeurs aberrantes, la dispersion, les moyennes, les résidus et les estimateurs impartiaux.
Explore les méthodes d'estimation de la distribution, les fonctions de remise en forme et l'importance de choisir le bon estimateur pour obtenir des résultats précis.
Explore les méthodes de descente de gradient pour les problèmes convexes lisses et non convexes, couvrant les stratégies itératives, les taux de convergence et les défis d'optimisation.
Couvre les modèles d'estimation statistique, les estimateurs de ML, les machines d'apprentissage, les problèmes pratiques et les défis de l'estimation.
Explore l'ergodicité géométrique dans les chaînes de Markov et le biais et la variance des estimateurs, en mettant en évidence la quantification des pertes d'efficacité.
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.
