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Explore le modèle de tarification des immobilisations, couvrant le compromis risque-rendement, la LMS, lestimation bêta et les applications dans la finance.
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'apprentissage des modèles graphiques avec les estimateurs M, la régression des processus Gaussiens, la modélisation Google PageRank, l'estimation de la densité et les modèles linéaires généralisés.
Explore l'estimation paramétrique, les processus intégrés, la modélisation saisonnière et la construction de modèles ARIMA dans l'analyse des séries chronologiques.
Couvre les principes de régression de mélange gaussien, la modélisation des densités articulaires et conditionnelles pour les ensembles de données multimodaux.
Couvre le concept d'inférence moyenne-carré-erreur et d'estimateurs optimaux pour les problèmes d'inférence en utilisant différents critères de conception.
