Couvre le test du rapport de probabilité dans les modèles de choix, l'analyse comparative et les tests pour les variations du goût et les spécifications non linéaires.
Explore les familles exponentielles, les distributions de Bernoulli, l'estimation des paramètres et les distributions d'entropie maximale dans la modélisation statistique.
Couvre l'estimation conditionnelle maximale de la probabilité, la contribution à la probabilité et l'application du modèle de VEM dans les échantillons fondés sur le choix.
Explore les signaux de débruitage avec des modèles de mélange gaussien et l'algorithme EM, l'analyse de signal EMG et la segmentation d'image à l'aide de modèles markoviens.
Plonge dans l'interprétation statistique des réseaux de neurones artificiels, explorant la probabilité de données et maximisant la précision du modèle.
